6  [세부영역 4] 정밀의학

6.1 세부영역 4 개요

정밀 의학 기반 질병 치료 및 건강 증진 기술

이 세부영역은 다양한 질병의 치료와 건강 증진을 위한 정밀 의학 기반 기술을 포괄한다. 주요 연구 분야는 다음과 같다. 첫째, 장내 미생물군집 조절을 통한 건강 증진 및 질병 예방 기술이다. 이는 메타게놈 분석, 프로바이오틱스 개발 등을 포함한다. 둘째, 암 면역치료 기술로, 면역 관문 억제제, 개인화된 암 백신, CAR-T 세포 치료 등이 포함된다. 셋째, 자가포식 메커니즘 연구를 통한 질병 치료 전략 개발이다. 넷째, 대사 기능 이상 관련 지방간 질환의 진단 및 치료 기술이다. 다섯째, 유전체 데이터 분석 도구 개발로, 기계학습과 인공지능을 활용한 분석 기술이 포함된다. 여섯째, EGFR 변이 비소세포폐암의 맞춤형 치료법 개발이다. 일곱째, 엑소좀 기반 질병 진단 및 약물전달 시스템 개발이다. 여덟째, 근감소증 예방 및 치료 전략 개발이다. 아홉째, CRISPR-Cas 시스템을 이용한 정밀 유전체 편집 기술 개발이다. 열째, 암 대사 재프로그래밍 연구를 통한 새로운 치료 전략 개발이다. 열한째, 아토피 피부염 치료를 위한 면역 조절 및 피부 장벽 개선 기술 개발이다. 열두째, 특발성 폐섬유증의 병인 규명 및 새로운 치료법 개발이다. 열셋째, 인플라마좀 활성화 및 조절 메커니즘 연구를 통한 염증성 질환 치료 전략 개발이다. 열넷째, 순환 종양 DNA 분석을 통한 대장암의 조기 진단 및 개인 맞춤형 치료 전략 개발이다. 열다섯째, 박테리오파지 기반 항생제 대체 요법 개발이다. 열여섯째, 미토콘드리아 동역학 및 기능 조절을 통한 세포 항상성 유지 기술 개발이다. 열일곱째, 종양 미세환경에서의 대식세포 활성화 및 분극 조절을 통한 면역치료 효능 증진 기술 개발이다. 이러한 다양한 연구 분야들은 정밀 의학의 발전과 함께 질병의 예방, 진단, 치료에 혁신적인 접근법을 제시하고 있다.

6.2 세부영역 4 하위 아이템 목록

세부영역 4: 정밀의학 기반 질병 치료 및 건강 증진

• 총괄 연계표 확인은 Section 1.3 절로 이동

6.3 세부영역 4 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
지표 종합점수	82.05	83.11

비교 기준

• meso 내부평균은 특정 세부영역(meso)에 속한 클러스터별 지표 값의 평균(A)
• meso 간 평균은 meso 단위로 계산한 평균 값(A)들의 평균(B)
• 비교는 해당 meso의 A값과 전체 meso로 산출한 B값을 대상으로 함

성장성
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.77	0.91
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.92	0.91
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	6.68	6.21
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	16.45	10.83
신규성 (가중 평균년도)	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	18.02	17.11
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	28.12	32.86

영향력
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	24.50	17.33
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	20.01	15.28

융합성
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.98	2.30
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.94	2.16
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	12,407.80	14,281.14

산업연계성
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	20.51	12.52
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	10.85	8.07
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.34	6.03
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.75	2.71

투자기반성
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	127.84	202.04
연계과제수 (2017-2021)	342.55	276.60

한국 연구기반·수준
지표명	meso 내부 평균	meso 간 평균	비교
한국 점유율 (2006-2021)	4.47	5.48
한국 점유율 (2017-2021)	4.67	5.38
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	20.71	14.40
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	16.87	13.59

6.4 세부영역 4 하위 아이템 리포트

6.4.1 장내 미생물군집 건강 조절 기술

6.4.1.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	19
기술명(국문)	장내 미생물군집 건강 조절 기술
기술명(영문)	Gut Microbiome Health Regulation Technology
기술명 상세 (국문)	장내 미생물군집 조절을 통한 건강 증진 및 질병 예방 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Health Promotion and Disease Prevention Technology through Gut Microbiome Regulation

정의 및 개념
장내 미생물군집 건강 조절 기술은 인체 내 장내 미생물의 구성과 기능을 분석하고 조절하여 전반적인 건강 상태를 개선하고 다양한 질병을 예방 및 치료하는 기술이다. 이는 장내 미생물의 다양성, 균형, 대사산물 등을 조절하여 면역체계, 대사, 신경계 등 인체의 여러 시스템에 긍정적인 영향을 미치는 것을 목표로 한다. 주요 세부기술로는 미생물군집 분석(metagenomics), 대사체 분석(metabolomics), 프로바이오틱스(probiotics) 개발, 프리바이오틱스(prebiotics) 설계, 분변 미생물 이식(fecal microbiota transplantation) 등이 포함된다.

필요성

장내 미생물군집 건강 조절 기술의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 현대 사회에서 증가하고 있는 만성 질환(예: 비만, 당뇨병, 염증성 장질환, 자가면역질환 등)의 예방과 치료에 새로운 접근법을 제공한다. 둘째, 항생제 내성 문제와 같은 기존 의료의 한계를 극복할 수 있는 대안적 치료법으로 주목받고 있다. 셋째, 개인맞춤형 의료의 발전에 기여하여 더 효과적이고 부작용이 적은 치료법 개발이 가능하다. 넷째, 장-뇌 축(gut-brain axis)을 통한 정신 건강 개선 등 새로운 치료 영역을 개척할 수 있다. 다섯째, 예방 의학의 발전에 기여하여 의료비용 절감과 삶의 질 향상에 기여할 수 있다. 이러한 이유로 장내 미생물군집 건강 조절 기술은 현재 의학계와 생명과학계에서 가장 주목받는 연구 분야 중 하나로 자리잡고 있다.

최신 동향

장내 미생물군집 건강 조절 기술의 최신 연구동향은 다음과 같다. 첫째, 고해상도 메타게놈 분석을 통해 개인별 장내 미생물 프로파일링이 가능해졌으며, 이를 통해 질병과 연관된 특정 미생물 군집 패턴을 식별하고 있다. 둘째, 장내 미생물이 생성하는 단쇄지방산(short-chain fatty acids, SCFAs)과 같은 대사산물이 면역 조절, 대사 기능, 신경계 발달 등에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 셋째, 프로바이오틱스와 프리바이오틱스를 결합한 신바이오틱스(synbiotics) 개발이 주목받고 있으며, 특히 Akkermansia muciniphila와 같은 차세대 유익균 연구가 활발하다. 넷째, 분변 미생물 이식 기술이 염증성 장질환, 대사질환, 신경정신질환 등의 치료에 적용되고 있으며, 그 효과와 안전성에 대한 임상 연구가 진행 중이다. 다섯째, 장내 미생물과 면역체계의 상호작용, 특히 T세포 조절과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 여섯째, 장내 미생물이 항암 면역치료의 효과에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 개인맞춤형 암 치료법 개발이 시도되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 개인맞춤형 장내 미생물 조절 기술 개발 ❏ 연구내용: 개인의 유전적, 환경적 요인을 고려한 맞춤형 장내 미생물 조절 방법을 개발한다. 이를 위해 대규모 코호트 연구를 통해 장내 미생물 프로파일과 건강 상태의 상관관계를 분석하고, 인공지능 기술을 활용하여 최적의 미생물 조절 방안을 도출한다. ❏ 과제명: 장내 미생물 대사산물 기반 신약 개발 ❏ 연구내용: 장내 미생물이 생성하는 대사산물 중 치료 효과가 있는 물질을 발굴하고, 이를 기반으로 한 신약을 개발한다. 특히 단쇄지방산, 담즙산 유도체, 트립토판 대사물질 등에 주목하여 연구를 진행한다. ❏ 과제명: 장-뇌 축 조절을 통한 신경정신질환 치료법 개발 ❏ 연구내용: 장내 미생물이 뇌 기능에 미치는 영향을 규명하고, 이를 바탕으로 우울증, 불안장애, 자폐증 등 신경정신질환의 새로운 치료법을 개발한다. 특히 미생물 유래 신경전달물질과 면역조절 기전에 주목한다. ❏ 과제명: 장내 미생물 기반 면역 조절 기술 개발 ❏ 연구내용: 장내 미생물이 면역체계에 미치는 영향을 상세히 규명하고, 이를 통해 자가면역질환, 알레르기, 암 등의 새로운 치료법을 개발한다. T세포 조절, 사이토카인 생성, 항체 반응 등에 주목하여 연구를 진행한다. ❏ 과제명: 장내 미생물 조절을 통한 대사질환 예방 및 치료 기술 개발 ❏ 연구내용: 비만, 당뇨병, 지방간 등 대사질환과 장내 미생물의 연관성을 규명하고, 미생물 조절을 통한 예방 및 치료 방법을 개발한다. 특히 에너지 대사, 인슐린 감수성, 지질 대사 등에 주목하여 연구를 진행한다. ❏ 과제명: 장내 미생물 유래 항생제 대체 물질 개발 ❏ 연구내용: 장내 미생물이 생성하는 항균 물질을 발굴하고, 이를 기반으로 항생제 내성 문제를 해결할 수 있는 새로운 항균제를 개발한다. 박테리오신, 항균 펩타이드 등에 주목하여 연구를 진행한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

장내 미생물군집 건강 조절 기술 분야에서 도전해야 할 기술적 난제와 한계점은 다음과 같다. 첫째, 장내 미생물의 다양성과 복잡성으로 인해 특정 미생물의 기능을 정확히 규명하기 어렵다. 둘째, 개인 간 장내 미생물 구성의 차이가 크고, 환경 요인에 의해 쉽게 변화하여 일관된 연구 결과를 얻기 어렵다. 셋째, 장내 미생물과 숙주 간의 복잡한 상호작용 메커니즘을 완전히 이해하지 못하고 있다. 넷째, 동물 실험 결과를 인체에 직접 적용하기 어려우며, 인체 대상 연구에는 윤리적, 기술적 제약이 따른다. 다섯째, 프로바이오틱스나 분변 미생물 이식 등의 치료법에서 장기적 안전성과 효과를 보장하기 어렵다. 여섯째, 장내 미생물 조절을 통한 치료 효과가 개인마다 다르게 나타나는 원인을 명확히 규명하지 못하고 있다. 일곱째, 장내 미생물 군집의 안정성을 유지하면서 특정 미생물만을 선택적으로 조절하는 기술이 부족하다.

도전 극복 방향

장내 미생물군집 건강 조절 기술의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 고해상도 단일세포 수준의 미생물 분석 기술을 개발하여 개별 미생물의 기능을 더 정확히 규명한다. 둘째, 대규모 장기 추적 연구를 통해 장내 미생물 변화와 건강 상태의 상관관계를 더 명확히 파악한다. 셋째, 시스템생물학적 접근법을 활용하여 장내 미생물과 숙주 간의 복잡한 상호작용을 통합적으로 이해한다. 넷째, 인체 장기 유사체(organoid) 기술을 발전시켜 인체와 유사한 환경에서의 미생물 연구를 가능하게 한다. 다섯째, 장기 추적 관찰 연구를 통해 미생물 기반 치료법의 안전성과 효과를 지속적으로 평가한다. 여섯째, 유전체학, 대사체학, 면역학 등 다양한 분야의 데이터를 통합 분석하여 개인별 치료 반응의 차이를 규명한다. 일곱째, 정밀 표적화 기술을 개발하여 특정 미생물만을 선택적으로 조절할 수 있는 방법을 모색한다.

예상 성과물
장내 미생물군집 건강 조절 기술 연구를 통해 다음과 같은 예상성과물과 활용분야가 기대된다. 첫째, 개인맞춤형 장내 미생물 프로파일링 키트 및 분석 서비스. 둘째, 장내 미생물 조절을 통한 만성 질환(비만, 당뇨병, 염증성 장질환 등) 예방 및 치료제. 셋째, 장-뇌 축을 타겟으로 하는 신경정신질환 치료제. 넷째, 장내 미생물 유래 면역 조절제 및 항암 보조제. 다섯째, 장내 미생물 대사산물 기반의 신약. 여섯째, 항생제 내성 극복을 위한 장내 미생물 유래 항균제. 일곱째, 장내 미생물 조절을 통한 건강기능식품 및 의료식품. 여덟째, 장내 미생물 기반의 질병 진단 및 예후 예측 시스템. 이러한 성과물들은 의료, 제약, 식품, 건강관리 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 장내 미생물군집 건강 조절 기술의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 인체 마이크로바이옴에 대한 이해를 크게 증진시켜 생명과학 분야의 새로운 패러다임을 제시할 수 있다. 둘째, 장내 미생물과 인체 생리 기능의 연관성을 밝힘으로써 다양한 질병의 발병 기전을 새롭게 이해할 수 있다. 셋째, 미생물학, 면역학, 신경과학, 대사학 등 다양한 학문 분야의 융합 연구를 촉진할 수 있다. 넷째, 개인맞춤형 정밀의료 기술 발전에 기여하여 의료의 패러다임을 예방과 맞춤 치료 중심으로 전환할 수 있다. 다섯째, 항생제 내성 문제 해결을 위한 새로운 접근법을 제시할 수 있다. 여섯째, 장내 미생물 조절을 통한 새로운 형태의 약물 전달 시스템 개발이 가능하다. 일곱째, 마이크로바이옴 빅데이터 분석 기술 발전을 통해 인공지능, 바이오인포매틱스 분야의 발전을 촉진할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 장내 미생물군집 건강 조절 기술의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 만성 질환의 예방과 치료를 통해 국민 의료비 절감 및 삶의 질 향상에 기여할 수 있다. 둘째, 새로운 치료제 및 건강기능식품 개발을 통해 제약 및 바이오 산업의 성장을 촉진할 수 있다. 셋째, 개인맞춤형 건강관리 서비스 시장을 창출하여 새로운 일자리를 만들어낼 수 있다. 넷째, 항생제 사용 감소를 통해 항생제 내성 문제 해결에 기여하여 공중보건 증진에 도움을 줄 수 있다. 다섯째, 장내 미생물 연구를 통한 식품 산업의 혁신으로 기능성 식품 시장을 확대할 수 있다. 여섯째, 정신 건강 개선을 통해 사회적 비용을 절감하고 국민 행복도를 높일 수 있다. 일곱째, 마이크로바이옴 연구 분야의 글로벌 경쟁력 확보를 통해 국가 과학기술 위상을 높일 수 있다.

구분	키워드
국문	장내 미생물군집, 마이크로바이옴, 프로바이오틱스, 프리바이오틱스, 분변 미생물 이식, 장-뇌 축, 단쇄지방산, 면역조절, 대사질환, 정밀의학
영문	Gut microbiome, Microbiome, Probiotics, Prebiotics, Fecal microbiota transplantation, Gut-brain axis, Short-chain fatty acids, Immune modulation, Metabolic diseases, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	36319	Love, MI et al.	Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2	Genome Biology	10.1186/s13059-014-0550-8
2	2016	14509	Callahan, BJ et al.	DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data	Nature Methods	10.1038/NMETH.3869
3	2013	12071	Quast, C et al.	The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools	Nucleic Acids Research	10.1093/nar/gks1219
4	2013	11046	Edgar, RC	UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads	Nature Methods	10.1038/NMETH.2604
5	2013	10332	McMurdie, PJ and Holmes, S	phyloseq: An R Package for Reproducible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data	Plos One	10.1371/journal.pone.0061217
6	2013	6384	Langille, MGI et al.	Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.2676
7	2015	6310	Buchfink, B et al.	Fast and sensitive protein alignment using DIAMOND	Nature Methods	10.1038/nmeth.3176
8	2014	6142	David, LA et al.	Diet rapidly and reproducibly alters the human gut microbiome	Nature	10.1038/nature12820
9	2012	5955	Caporaso, JG et al.	Ultra-high-throughput microbial community analysis on the Illumina HiSeq and MiSeq platforms	Isme Journal	10.1038/ismej.2012.8
10	2016	5474	Rognes, T et al.	VSEARCH: a versatile open source tool for metagenomics	Peerj	10.7717/peerj.2584

6.4.1.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	94.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	36.90	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	76.72	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.53	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	25.48	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	32.51	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	42.34	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	30.09	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.12	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.34	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	4,219.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	19.57	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	10.33	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.58	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.37	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	379.65	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	920.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.71	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.05	Q3	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	35.94	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	27.05	Q1	16.87	14.46

6.4.2 차세대 암 면역치료 기술 개발

6.4.2.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	110
기술명(국문)	차세대 암 면역치료 기술 개발
기술명(영문)	Next-Generation Cancer Immunotherapy Technology Development
기술명 상세 (국문)	개인맞춤형 암 면역치료 기술 및 면역관문억제제 병용요법 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Personalized Cancer Immunotherapy and Immune Checkpoint Inhibitor Combination Therapies

정의 및 개념
암 면역치료는 환자의 면역체계를 활성화하여 암세포를 공격하는 치료법이다. 주요 기술로는 면역관문억제제(immune checkpoint inhibitors), 암 백신(cancer vaccines), 세포치료제(adoptive cell therapies) 등이 있다. 면역관문억제제는 PD-1, PD-L1, CTLA-4와 같은 면역억제단백질을 차단하여 T세포의 항암 활성을 높인다. 암 백신은 종양특이항원을 이용해 면역 반응을 유도하며, 세포치료제는 환자의 T세포를 체외에서 조작하여 항암 능력을 강화한 후 다시 주입한다.

필요성
암은 전 세계적으로 주요 사망 원인 중 하나로, 기존 치료법의 한계를 극복할 새로운 접근법이 필요하다. 암 면역치료는 다음과 같은 이유로 주목받고 있다. 첫째, 장기 생존율 향상과 지속적인 항암 효과를 보인다. 둘째, 기존 항암제에 비해 부작용이 상대적으로 적다. 셋째, 다양한 암종에 적용 가능하며, 특히 전이성 암이나 재발성 암에서도 효과를 보인다. 넷째, 개인맞춤형 치료 가능성이 높아 정밀의료 시대에 부합하다. 다섯째, 기존 치료법과의 병용을 통해 시너지 효과를 기대할 수 있다.

최신 동향
최근 암 면역치료 분야의 주요 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 새로운 면역관문표적(예: LAG-3, TIM-3, TIGIT)에 대한 억제제 개발이 활발히 진행 중이다. 둘째, 면역관문억제제와 다른 치료법(항암제, 방사선 치료, 표적 치료제 등)의 병용 요법 연구가 증가하고 있다. 셋째, 개인화된 암 백신 기술이 발전하여 임상시험에서 긍정적인 결과를 보이고 있다. 넷째, 종양 미세환경(tumor microenvironment)을 조절하여 면역치료 효과를 높이는 연구가 진행 중이다. 다섯째, 바이오마커 개발을 통해 면역치료 반응을 예측하고 모니터링하는 기술이 발전하고 있다. 여섯째, 새로운 세포치료제 기술(예: CAR-T 세포, TIL 치료)이 개발되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 신규 면역 관문 표적 발굴 및 억제제 개발 ❏ 연구내용: 기존 PD-1/PD-L1, CTLA-4 외에 LAG-3, TIM-3, TIGIT 등 새로운 면역 관문 표적을 발굴하고, 이에 대한 억제제를 개발한다. 단일항체 및 이중항체 기술을 활용하여 효과적인 억제제를 설계하고, 전임상 및 임상 연구를 통해 안전성과 유효성을 평가한다. ❏ 과제명: 개인맞춤형 암 백신 플랫폼 구축 ❏ 연구내용: 환자특이적 종양 신생항원(neoantigen)을 예측하고 선별하는 알고리즘을 개발한다. mRNA 기반의 개인화된 암 백신을 제작하고, 이를 면역관문억제제와 병용하는 임상연구를 수행한다. 백신 유효성을 높이기 위한 전달 시스템 및 면역 증강제를 개발한다. ❏ 과제명: 종양 미세환경 조절을 통한 면역치료 효과 증진 ❏ 연구내용: 종양 미세환경의 면역 억제 기전을 규명하고, 이를 극복하기 위한 전략을 개발한다. 종양 관련 대식세포, 조절 T세포, 골수유래억제세포 등을 표적으로 하는 치료법을 연구한다. 혈관 정상화, 대사 조절 등을 통해 T세포의 종양 침투 및 활성을 증진시키는 방법을 개발한다. ❏ 과제명: 면역치료 반응 예측 바이오마커 개발 ❏ 연구내용: 종양변이부담(tumor mutational burden), PD-L1 발현, 면역 세포 침윤 등 기존 바이오마커의 한계를 극복할 새로운 바이오마커를 발굴한다. 혈액 기반의 액체 생검 기술을 이용한 순환 종양 DNA, 면역 세포 프로파일링 등의 바이오마커를 개발한다. 인공지능 기술을 활용하여 다중 바이오마커 기반의 예측 모델을 구축한다. ❏ 과제명: 차세대 세포치료제 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: CAR-T 세포, TCR-T 세포, TIL 등 기존 세포치료제의 효능을 높이고 부작용을 줄이는 연구를 수행한다. 유전자 편집 기술을 이용하여 내성 극복, 지속성 향상 등을 위한 엔지니어링 전략을 개발한다. 고형암에 대한 세포치료제의 효과를 높이기 위한 새로운 접근법을 연구한다. ❏ 과제명: 면역치료와 기존 치료법의 최적 병용 요법 개발 ❏ 연구내용: 면역관문억제제와 항암제, 표적 치료제, 방사선 치료 등의 병용 효과를 평가하고 최적의 조합과 투여 일정을 도출한다. 병용 요법의 작용 기전을 규명하고, 이를 바탕으로 새로운 병용 전략을 개발한다. 병용요법의 부작용을 최소화하고 효과를 극대화하는 방안을 연구한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

암 면역치료 분야에서 극복해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 면역치료에 대한 낮은 반응률과 내성 발생 문제다. 많은 환자들이 면역관문억제제에 반응하지 않거나 초기 반응 후 내성이 발생한다. 둘째, 면역 관련 부작용(immune-related adverse events) 관리의 어려움이다. 면역 활성화로 인한 자가면역 반응이 다양한 장기에 영향을 미칠 수 있다. 셋째, 고형암, 특히 ‘차가운’ 종양(면역세포 침윤이 적은 종양)에 대한 면역치료 효과 개선이 필요하다. 넷째, 정확한 바이오마커 개발의 어려움이다. 현재의 바이오마커로는 치료 반응을 정확히 예측하기 어렵다. 다섯째, 개인화된 암 백신의 신속하고 경제적인 제조 기술 개발이 필요하다. 여섯째, 세포치료제의 제조 비용 절감과 대량 생산 기술 개발이 요구된다. 일곱째, 면역치료와 다른 치료법의 최적 병용 요법 개발을 위한 복잡한 임상 연구 설계와 긴 연구 기간이 필요하다.

도전 극복 방향

암 면역치료의 기술적 난제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 새로운 면역관문표적 발굴 및 복합 표적 접근법 개발을 통해 치료 반응률을 높이고 내성을 극복한다. 둘째, 인공지능 기술을 활용한 부작용 예측 및 관리 시스템을 개발하여 면역 관련 부작용을 조기에 발견하고 효과적으로 관리한다. 셋째, 종양 미세환경 조절 기술을 개발하여 ‘차가운’ 종양을 ‘뜨거운’ 종양으로 전환하는 전략을 수립한다. 넷째, 다중 오믹스 데이터와 기계학습을 활용한 정밀한 바이오마커 개발로 치료 반응 예측의 정확도를 높인다. 다섯째, mRNA 기술과 나노입자 전달 시스템을 최적화하여 개인화된 암 백신의 신속하고 효율적인 생산 플랫폼을 구축한다. 여섯째, 자동화 및 폐쇄형 시스템 개발을 통해 세포치료제의 제조 비용을 절감하고 품질을 향상시킨다. 일곱째, 적응적 임상시험 설계(adaptive clinical trial design)와 실제 임상 데이터(real-world data) 활용을 통해 효율적인 병용 요법 개발 전략을 수립한다.

예상 성과물

암 면역치료 기술 개발의 예상 성과물은 다음과 같다. 첫째, 새로운 면역관문억제제 및 이중항체 치료제가 개발될 것이다. 둘째, 개인맞춤형 암 백신 플랫폼이 구축되어 다양한 암종에 적용 가능한 치료 옵션이 제공될 것이다. 셋째, 종양 미세환경 조절 기술을 통해 면역치료 효과를 높이는 새로운 약물이나 전략이 개발될 것이다. 넷째, 높은 정확도의 면역치료 반응 예측 바이오마커와 진단 키트가 개발될 것이다. 다섯째, 효능이 개선된 차세대 CAR-T 세포, TCR-T 세포, TIL 등의 세포치료제가 개발될 것이다. 여섯째, 면역치료와 기존 치료법의 최적 병용 프로토콜이 확립될 것이다. 이러한 성과물들은 암 치료, 진단, 모니터링 분야에서 광범위하게 활용될 것이며, 제약 및 바이오텍 산업, 의료기기 산업, 정밀의료 산업 등에서 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것으로 예상된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 암 면역치료 기술 개발의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 암 면역학에 대한 이해가 크게 증진되어 새로운 치료 표적과 기전이 발견될 것이다. 둘째, 개인맞춤형 치료 기술이 발전하여 정밀의료의 실현을 앞당길 것이다. 셋째, 면역학과 종양학의 융합 연구가 활성화되어 학제간 연구가 촉진될 것이다. 넷째, 바이오마커 개발 및 분석 기술의 발전으로 진단 및 모니터링 분야가 크게 발전할 것이다. 다섯째, 세포 및 유전자 치료 기술이 고도화되어 다양한 질환 치료에 응용될 수 있을 것이다. 여섯째, 인공지능과 빅데이터 기술의 의료 분야 적용이 가속화될 것이다. 일곱째, 나노기술, 약물전달 기술 등 관련 기반 기술의 발전이 촉진될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 암 면역치료 기술 개발의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 암 치료 성과 향상으로 인한 사망률 감소와 삶의 질 개선이 이루어질 것이다. 둘째, 암 치료 비용 절감 및 의료비 부담 감소 효과가 있을 것이다. 셋째, 제약 및 바이오텍 산업의 성장으로 새로운 일자리 창출과 경제 발전이 기대된다. 넷째, 의료 불평등 해소에 기여하여 사회 통합에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 다섯째, 국내 기업의 글로벌 경쟁력 강화로 수출 증대 및 국가 위상 제고 효과가 있을 것이다. 여섯째, 정밀의료 인프라 구축을 통해 미래 의료 산업의 성장 동력을 확보할 수 있을 것이다. 일곱째, 암 환자의 사회 복귀 및 경제 활동 참여 증가로 인한 사회경제적 이익이 발생할 것이다.

구분	키워드
국문	암 면역치료, 면역 관문 억제제, 암 백신, CAR-T 세포치료, 종양 미세환경, 신생항원, 바이오마커, 병용요법, 정밀의료, 액체생검
영문	Cancer Immunotherapy, Immune Checkpoint Inhibitors, Cancer Vaccines, CAR-T Cell Therapy, Tumor Microenvironment, Neoantigen, Biomarker, Combination Therapy, Precision Medicine, Liquid Biopsy

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	9540	Pardoll, DM	The blockade of immune checkpoints in cancer immunotherapy	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc3239
2	2012	9451	Topalian, SL et al.	Safety, Activity, and Immune Correlates of Anti-PD-1 Antibody in Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1200690
3	2015	7045	Borghaei, H et al.	Nivolumab versus Docetaxel in Advanced Nonsquamous Non-Small-Cell Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1507643
4	2016	6846	Reck, M et al.	Pembrolizumab versus Chemotherapy for PD-L1-Positive Non-Small-Cell Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1606774
5	2015	6703	Le, DT et al.	PD-1 Blockade in Tumors with Mismatch-Repair Deficiency	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1500596
6	2013	6606	Alexandrov, LB et al.	Signatures of mutational processes in human cancer	Nature	10.1038/nature12477
7	2015	6044	Larkin, J et al.	Combined Nivolumab and Ipilimumab or Monotherapy in Untreated Melanoma	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1504030
8	2012	6002	Brahmer, JR et al.	Safety and Activity of Anti-PD-L1 Antibody in Patients with Advanced Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1200694
9	2015	5909	Rizvi, NA et al.	Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non-small cell lung cancer	Science	10.1126/science.aaa1348
10	2015	5189	Brahmer, J et al.	Nivolumab versus Docetaxel in Advanced Squamous-Cell Non-Small-Cell Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1504627

6.4.2.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	98.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	31.22	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	46.38	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,018.25	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	31.25	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	32.13	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	38.43	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	24.51	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	1.63	Q5	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.82	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	5,731.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	22.42	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	13.86	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	3.79	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.69	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	246.03	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	632.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.27	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.50	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	51.17	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	29.61	Q1	16.87	14.46

6.4.3 자가포식 기전 및 질병 연관성 연구

6.4.3.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	302
기술명(국문)	자가포식 기전 및 질병 연관성 연구
기술명(영문)	Autophagy Mechanisms and Disease Implications Research
기술명 상세 (국문)	자가포식 기전 규명 및 질병 연관성 분석을 통한 치료 전략 개발 연구
기술명 상세 (영문)	Research on Elucidating Autophagy Mechanisms and Analyzing Disease Implications for Therapeutic Strategy Development

정의 및 개념
자가포식(autophagy)은 세포 내 불필요하거나 손상된 단백질과 세포 소기관을 분해하고 재활용하는 세포 내 분해 과정이다. 이 과정은 세포 항상성 유지, 스트레스 대응, 에너지 생산에 중요한 역할을 한다. 자가포식은 크게 거대자가포식(macroautophagy), 미세자가포식(microautophagy), 샤페론 매개 자가포식(chaperone-mediated autophagy)으로 구분된다. 자가포식 과정에는 자가포식체(autophagosome) 형성, 리소좀과의 융합, 내용물 분해 등의 단계가 포함되며, ATG 단백질군, mTOR, AMPK 등 다양한 조절 인자들이 관여한다.

필요성
자가포식은 세포 항상성 유지와 스트레스 대응에 필수적인 과정으로, 그 기능 이상은 다양한 질병의 발생과 연관되어 있다. 특히 신경퇴행성 질환, 암, 대사질환, 심혈관질환 등 현대 사회의 주요 질병들과 밀접한 관련이 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 또한 자가포식 조절을 통한 새로운 치료 전략 개발 가능성이 높아 주목받고 있다. 자가포식 기전에 대한 이해는 질병의 예방과 치료, 건강한 노화 촉진 등에 기여할 수 있어 의학적, 사회경제적으로 중요한 의미를 갖는다.

최신 동향

최근 자가포식 연구는 다음과 같은 방향으로 진행되고 있다. 첫째, 자가포식의 분자적 기전에 대한 이해가 깊어지고 있다. 특히 자가포식체 형성 과정과 선택적 자가포식(selective autophagy)의 메커니즘이 밝혀지고 있다. 둘째, 자가포식과 질병과의 연관성에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 알츠하이머병, 파킨슨병 등 신경퇴행성 질환에서 자가포식의 역할이 규명되고 있으며, 암에서는 자가포식의 이중적 역할(종양 억제 및 촉진)이 밝혀지고 있다. 셋째, 자가포식을 표적으로 하는 새로운 치료 전략 개발이 시도되고 있다. 자가포식 조절제의 개발과 임상시험이 진행 중이며, 특히 암 치료에서 자가포식 조절을 통한 항암 효과 증진 연구가 주목받고 있다. 넷째, 자가포식과 다른 세포 내 과정(예: 세포사멸, 염증반응)과의 상호작용에 대한 연구가 확대되고 있다. 다섯째, 첨단 기술(예: 크라이오 전자현미경, 인공지능)을 활용한 자가포식 연구 방법론이 발전하고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 선택적 자가포식의 분자 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: 다양한 선택적 자가포식(미토파지, 리보파지 등) 과정의 분자적 기전을 밝힌다. 특히 자가포식 수용체와 기질 인식 메커니즘, 자가포식체 형성 과정을 상세히 규명한다. ❏ 과제명: 자가포식 조절 네트워크 맵핑 ❏ 연구내용: 자가포식 조절에 관여하는 다양한 신호전달 경로와 전사 인자들의 상호작용을 종합적으로 분석한다. 이를 통해 자가포식 조절의 전체적인 네트워크를 구축한다. ❏ 과제명: 신경퇴행성 질환에서 자가포식 이상의 역할 규명 ❏ 연구내용: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 주요 신경퇴행성 질환에서 자가포식 이상이 질병 발생과 진행에 미치는 영향을 분석한다. 이를 바탕으로 자가포식 조절을 통한 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 암에서의 자가포식 이중성 메커니즘 해석 ❏ 연구내용: 암 발생과 진행 과정에서 자가포식이 종양 억제와 촉진 역할을 하는 조건과 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 암 유형과 단계별 최적화된 자가포식 조절 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 자가포식 표적 약물 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: 자가포식을 선택적으로 조절할 수 있는 새로운 약물을 개발한다. 기존 약물의 자가포식 조절 효과를 분석하고, 병용 요법 등을 통해 치료 효과를 최적화한다. ❏ 과제명: 자가포식과 면역반응 연계 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: 자가포식이 선천성 및 적응성 면역반응에 미치는 영향을 분석한다. 특히 항원 제시, 염증 조절, T세포 활성화 등에서 자가포식의 역할을 규명하고, 이를 통한 면역치료 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

자가포식 연구에서 도전해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 생체 내에서 자가포식을 실시간으로 모니터링하고 정량화할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 현재의 방법들은 대부분 세포 수준의 분석에 국한되어 있어, 조직이나 개체 수준에서의 자가포식 활성을 정확히 측정하기 어렵다. 둘째, 자가포식의 시공간적 조절 메커니즘을 이해하는 것이 중요하다. 자가포식은 세포 내 위치와 시간에 따라 다르게 조절되며, 이러한 복잡성을 이해하고 제어하는 것이 난제이다. 셋째, 자가포식의 기질 특이성 결정 메커니즘을 밝히는 것이 필요하다. 선택적 자가포식에서 특정 기질이 인식되고 분해되는 과정의 상세한 메커니즘은 아직 불분명하다. 넷째, 자가포식과 다른 세포 내 과정(예: 세포사멸, 단백질 분해 시스템) 간의 상호작용을 종합적으로 이해하는 것이 중요하다. 다섯째, 질병 특이적이고 부작용이 적은 자가포식 조절제 개발이 필요하다. 현재 개발 중인 약물들은 대부분 광범위한 효과를 나타내어 부작용의 위험이 있다.

도전 극복 방향

자가포식 연구의 도전 과제를 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구를 진행해야 한다. 첫째, 첨단 이미징 기술과 바이오센서 개발을 통해 생체 내 자가포식 모니터링 기술을 개선해야 한다. 예를 들어, 형광 프로브나 나노 센서를 이용한 실시간 이미징 기술 개발이 필요하다. 둘째, 단일세포 수준의 분석과 시스템생물학적 접근을 통해 자가포식의 시공간적 조절 메커니즘을 규명해야 한다. 셋째, 구조생물학과 프로테오믹스 기술을 활용하여 자가포식 수용체와 기질 간의 상호작용을 상세히 분석해야 한다. 넷째, 통합적 오믹스 분석과 네트워크 생물학 접근을 통해 자가포식과 다른 세포 내 과정 간의 상호작용을 종합적으로 이해해야 한다. 다섯째, 약물 스크리닝 기술과 약물 전달 시스템 개발을 통해 더욱 특이적이고 효과적인 자가포식 조절제를 개발해야 한다. 마지막으로, 다학제적 연구 협력을 통해 기초연구 결과를 임상에 빠르게 적용할 수 있는 중개연구체계를 구축해야 한다.

예상 성과물

본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 자가포식의 분자적 메커니즘에 대한 상세한 지도가 작성될 것이다. 이는 자가포식 관련 단백질의 구조와 기능, 상호작용 네트워크를 포함한다. 둘째, 다양한 질병에서 자가포식 이상의 역할을 규명한 데이터베이스가 구축될 것이다. 이는 신경퇴행성 질환, 암, 대사질환 등에서 자가포식 관련 바이오마커와 치료 타겟을 제시할 것이다. 셋째, 새로운 자가포식 조절제가 개발될 것이다. 이는 질병 치료를 위한 신약 개발의 기반이 될 것이다. 넷째, 생체 내 자가포식 모니터링을 위한 새로운 기술 플랫폼이 개발될 것이다. 이는 진단과 치료 효과 모니터링에 활용될 수 있다. 다섯째, 자가포식 조절을 통한 새로운 치료 전략이 제시될 것이다. 이는 기존 치료법과의 병용을 통해 치료 효과를 극대화할 수 있는 방안을 포함한다. 이러한 성과물들은 의약품 개발, 진단 기술 혁신, 맞춤형 치료법 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 자가포식의 기본 원리에 대한 이해가 크게 증진될 것이다. 이는 세포생물학, 분자생물학 분야의 발전에 기여할 것이다. 둘째, 질병 발생 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 특히 신경퇴행성 질환, 암, 대사질환 등 난치성 질환의 병태생리 이해에 큰 도움이 될 것이다. 셋째, 새로운 치료 타겟과 바이오마커 발굴이 가능할 것이다. 이는 정밀의학 발전의 토대가 될 것이다. 넷째, 자가포식 조절 기술의 발전은 세포공학, 조직공학 분야에도 적용될 수 있을 것이다. 예를 들어, 줄기세포 분화 조절이나 조직재생 기술 개발에 활용될 수 있다. 다섯째, 자가포식 연구를 위한 새로운 실험 기법과 분석 도구가 개발될 것이다. 이는 생명과학 연구 전반의 기술적 발전을 촉진할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 난치성 질환에 대한 새로운 치료법 개발로 의료비 절감과 삶의 질 향상이 기대된다. 특히 고령화 사회에서 문제가 되는 신경퇴행성 질환의 예방과 치료에 기여할 수 있다. 둘째, 자가포식 조절 기술을 활용한 신약 개발은 제약산업 발전과 경제성장에 기여할 것이다. 셋째, 정밀의학 발전을 통해 개인맞춤형 치료가 가능해져 의료 효율성이 증대될 것이다. 넷째, 자가포식 연구 결과를 활용한 항노화 제품 개발 등 새로운 산업 분야 창출이 가능할 것이다. 다섯째, 자가포식 연구를 통한 건강 수명 연장은 사회 전반의 생산성 향상과 삶의 질 개선으로 이어질 것이다. 마지막으로, 첨단 생명과학 기술 발전은 국가 과학기술 경쟁력 강화에 기여할 것이다.

구분	키워드
국문	자가포식, 선택적 자가포식, 자가포식체, 리소좀, mTOR, AMPK, 미토파지, 신경퇴행성 질환, 암, 대사질환, 자가포식 조절제, 세포 항상성
영문	Autophagy, Selective autophagy, Autophagosome, Lysosome, mTOR, AMPK, Mitophagy, Neurodegenerative diseases, Cancer, Metabolic disorders, Autophagy modulators, Cellular homeostasis

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2016	3693	Klionsky, DJ et al.	Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition)	Autophagy	10.1080/15548627.2015.1100356
2	2012	3215	Klionsky, DJ et al.	Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy	Autophagy	10.4161/auto.19496
3	2013	2154	Choi, AMK et al.	MECHANISMS OF DISEASE Autophagy in Human Health and Disease	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMra1205406
4	2015	1741	Lazarou, M et al.	The ubiquitin kinase PINK1 recruits autophagy receptors to induce mitophagy	Nature	10.1038/nature14893
5	2017	1728	Levy, JMM et al.	Targeting autophagy in cancer	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc.2017.53
6	2018	1720	Dikic, I and Elazar, Z	Mechanism and medical implications of mammalian autophagy	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/s41580-018-0003-4
7	2014	1642	Mariño, G et al.	Self-consumption: the interplay of autophagy and apoptosis	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3735
8	2019	1548	Levine, B and Kroemer, G	Biological Functions of Autophagy Genes: A Disease Perspective	Cell	10.1016/j.cell.2018.09.048
9	2014	1487	Parzych, KR and Klionsky, DJ	An Overview of Autophagy: Morphology, Mechanism, and Regulation	Antioxidants & Redox Signaling	10.1089/ars.2013.5371
10	2014	1484	Feng, YC et al.	The machinery of macroautophagy	Cell Research	10.1038/cr.2013.168

6.4.3.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	86.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	5.04	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	16.60	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.10	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	15.98	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	27.50	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	17.56	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.61	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.43	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.70	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	3,433.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	14.61	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	5.21	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.85	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.19	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	240.72	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	999.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.14	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	4.88	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.35	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	10.03	Q3	16.87	14.46

6.4.4 대사이상 관련 지방간질환 연구

6.4.4.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	303
기술명(국문)	대사이상 관련 지방간질환 연구
기술명(영문)	Metabolic Dysfunction-Associated Fatty Liver Disease Research
기술명 상세 (국문)	대사이상 관련 지방간질환의 진단, 예방 및 치료를 위한 통합적 연구
기술명 상세 (영문)	Integrated Research on Diagnosis, Prevention, and Treatment of Metabolic Dysfunction-Associated Fatty Liver Disease

정의 및 개념
대사이상 관련 지방간질환(Metabolic Dysfunction-Associated Fatty Liver Disease, MAFLD)은 간 내 지방 축적과 대사 기능 이상이 동반된 만성 간 질환을 지칭한다. 이는 기존의 비알코올성 지방간 질환(Non-alcoholic Fatty Liver Disease, NAFLD)의 개념을 확장한 것으로, 간 내 지방 축적, 인슐린 저항성, 염증, 섬유화 등의 병리학적 특징을 포함한다. MAFLD는 단순 지방간에서 지방간염(Steatohepatitis), 간경변증, 간암으로 진행될 수 있는 스펙트럼을 가진 질환이다.

필요성
MAFLD 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, MAFLD는 전 세계적으로 가장 흔한 만성 간 질환으로, 그 유병률이 지속적으로 증가하고 있다. 둘째, MAFLD는 간경변증, 간암 등 심각한 간 합병증뿐만 아니라 심혈관질환, 당뇨병 등 다양한 대사질환과 밀접한 연관성을 가지고 있어 공중보건학적 중요성이 크다. 셋째, 현재 MAFLD에 대한 승인된 특정 치료법이 없어, 효과적인 진단, 예방 및 치료 전략 개발이 시급하다. 넷째, MAFLD의 병태생리학적 기전이 복잡하고 다양하여 이에 대한 심층적 이해가 필요하다. 다섯째, 최근 NAFLD에서 MAFLD로의 용어 변경 제안에 따라 새로운 진단 기준과 접근 방식에 대한 연구가 요구된다.

최신 동향

MAFLD 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, NAFLD에서 MAFLD로의 용어 변경이 제안되어 국제적 합의가 이루어지고 있다. 이는 질병의 병태생리학적 특성을 더 잘 반영하고 대사 기능 이상의 중요성을 강조한다. 둘째, 비침습적 진단 방법의 개발과 검증이 활발히 이루어지고 있다. FIB-4, NAFLD 섬유화 점수, 간 탄성도 측정 등 다양한 비침습적 검사법의 정확도와 유용성이 평가되고 있다. 셋째, 새로운 치료제 개발이 진행 중이다. GLP-1 수용체 작용제, FXR 작용제, ACC 억제제 등 다양한 기전의 약물들이 임상시험 중에 있다. 넷째, 유전적 요인과 환경적 요인의 상호작용에 대한 연구가 확대되고 있다. 특히 PNPLA3, TM6SF2 등의 유전자 변이와 MAFLD 발생 및 진행과의 연관성이 주목받고 있다. 다섯째, 장-간 축(Gut-liver axis)과 마이크로바이옴의 역할에 대한 연구가 증가하고 있다. 여섯째, MAFLD와 심혈관질환, 당뇨병 등 다른 대사질환과의 연관성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: MAFLD 조기 진단을 위한 혁신적 바이오마커 개발, 연구목표: MAFLD의 조기 진단과 병기 평가를 위한 고감도, 고특이도의 혈청 바이오마커를 개발한다. 이를 통해 간 생검의 필요성을 줄이고 대규모 선별 검사를 가능하게 한다. ❏ 과제명: MAFLD 진행 억제를 위한 표적 치료제 개발, 연구목표: MAFLD의 병태생리학적 기전을 표적으로 하는 새로운 치료제를 개발한다. 특히 간 섬유화와 염증을 효과적으로 억제할 수 있는 약물을 발굴하고 임상시험을 통해 검증한다. ❏ 과제명: MAFLD 환자의 심혈관 위험도 예측 모델 구축, 연구목표: MAFLD 환자에서 심혈관질환 발생 위험을 정확히 예측할 수 있는 모델을 개발한다. 이를 통해 고위험군을 선별하고 맞춤형 예방 전략을 수립한다. ❏ 과제명: MAFLD 진행에서 장-간 축의 역할 규명, 연구목표: 장내 미생물 군집과 MAFLD 진행 사이의 상호작용을 규명한다. 이를 바탕으로 마이크로바이옴 조절을 통한 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: MAFLD 유전적 위험 인자의 통합적 분석, 연구목표: 대규모 유전체 연구를 통해 MAFLD의 발생과 진행에 관여하는 새로운 유전적 위험 인자를 발굴한다. 이를 바탕으로 개인맞춤형 예방 및 치료 전략을 수립한다. ❏ 과제명: MAFLD 환자를 위한 인공지능 기반 통합 관리 시스템 개발, 연구목표: 인공지능 기술을 활용하여 MAFLD 환자의 진단, 예후 예측, 치료 반응 모니터링을 통합적으로 수행할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 통해 정밀의료 실현을 목표로 한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

MAFLD 연구에서 도전해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 비침습적이면서도 정확한 진단 방법의 개발이다. 현재 간 생검이 여전히 황금 표준이지만, 침습적이고 합병증 위험이 있어 대체할 수 있는 정확한 비침습적 방법이 필요하다. 둘째, MAFLD의 복잡한 병태생리학적 기전을 완전히 이해하는 것이다. 대사 이상, 염증, 섬유화 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하여 질병을 진행시키는 메커니즘을 규명해야 한다. 셋째, 효과적인 치료제 개발이다. 현재 승인된 특정 치료제가 없어, 다양한 기전을 표적으로 하는 새로운 약물 개발이 시급하다. 넷째, 개인별 맞춤치료 전략 수립이다. MAFLD는 유전적, 환경적 요인이 복합적으로 작용하는 질환으로, 개인별 특성을 고려한 정밀의료 접근이 필요하다. 다섯째, MAFLD와 다른 대사질환과의 복잡한 상호작용을 이해하고 통합적으로 관리하는 것이다. 특히 심혈관질환, 당뇨병 등과의 연관성을 고려한 종합적 접근이 요구된다.

도전 극복 방향

MAFLD 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 다학제적 연구 접근이 필요하다. 간장학, 내분비학, 영양학, 유전학, 마이크로바이옴 연구 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 MAFLD의 복잡한 병태생리를 종합적으로 이해해야 한다. 둘째, 첨단 기술의 적극적 활용이다. 인공지능, 빅데이터 분석, 오믹스 기술 등을 활용하여 대규모 데이터를 효과적으로 분석하고 새로운 통찰을 얻어야 한다. 셋째, 장기적이고 대규모의 전향적 연구 수행이다. MAFLD의 자연 경과와 위험 인자를 정확히 파악하기 위해 대규모 코호트 연구가 필요하다. 넷째, 국제적 협력 강화이다. 전 세계적으로 증가하는 MAFLD에 대응하기 위해 국가 간 연구 협력과 데이터 공유가 필요하다. 다섯째, 중개연구의 활성화이다. 기초연구 결과를 신속하게 임상에 적용할 수 있도록 중개연구를 강화해야 한다. 여섯째, 환자 중심의 연구 접근이다. 삶의 질 향상, 환자 교육, 행동 변화 유도 등 환자 중심의 종합적 관리 전략을 개발해야 한다.

예상 성과물

MAFLD 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고감도, 고특이도의 비침습적 진단 키트 개발이다. 이는 MAFLD의 조기 진단과 대규모 선별 검사에 활용될 수 있다. 둘째, 새로운 치료제 개발이다. MAFLD의 진행을 효과적으로 억제할 수 있는 약물이 개발되어 임상에서 사용될 수 있다. 셋째, 인공지능 기반의 MAFLD 관리 시스템이다. 이는 진단, 예후 예측, 치료 반응 모니터링 등에 활용될 수 있다. 넷째, MAFLD 위험도 예측 모델이다. 이를 통해 고위험군을 선별하고 맞춤형 예방 전략을 수립할 수 있다. 다섯째, MAFLD 관련 유전자 패널이다. 이는 개인별 유전적 위험도를 평가하는 데 활용될 수 있다. 여섯째, MAFLD 환자를 위한 맞춤형 영양 및 운동 프로그램이다. 이는 생활습관 개선을 통한 MAFLD 관리에 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: MAFLD 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, MAFLD의 병태생리학적 기전에 대한 심층적 이해가 가능해질 것이다. 이는 간 질환 연구 전반에 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 둘째, 비침습적 진단기술의 발전이 이루어질 것이다. 이는 간 질환뿐만 아니라 다른 만성질환의 진단에도 응용될 수 있다. 셋째, 새로운 치료 표적의 발굴이 가능해질 것이다. 이는 MAFLD 치료제 개발뿐만 아니라 다른 대사질환 치료제 개발에도 활용될 수 있다. 넷째, 인공지능과 빅데이터 분석 기술의 의료분야 적용이 가속화될 것이다. 이는 정밀의료 실현에 기여할 수 있다. 다섯째, 마이크로바이옴 연구가 발전할 것이다. 이는 다양한 질병에서 장-간 축의 역할을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 여섯째, 유전체 연구 기술이 발전할 것이다. 이는 다양한 복합질환의 유전적 기반을 이해하는 데 기여할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: MAFLD 연구를 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 의료비 절감 효과이다. MAFLD의 조기 진단과 효과적인 치료를 통해 간경변증, 간암 등 심각한 합병증으로의 진행을 예방함으로써 장기적으로 의료비를 절감할 수 있다. 둘째, 생산성 향상 효과이다. MAFLD로 인한 노동력 손실을 줄이고 삶의 질을 향상시킴으로써 사회 전반의 생산성을 높일 수 있다. 셋째, 새로운 산업 창출 효과이다. MAFLD 관련 진단 키트, 치료제, 건강기능식품 등 새로운 산업이 창출될 수 있다. 넷째, 국민건강 증진효과이다. MAFLD의 효과적인 관리를 통해 관련 대사질환의 발생을 줄이고 전반적인 국민건강을 향상시킬 수 있다. 다섯째, 의료 형평성 제고 효과이다. 비침습적이고 저렴한 진단 방법의 개발을 통해 더 많은 사람들이 MAFLD 검진을 받을 수 있게 되어 의료 접근성이 향상될 수 있다. 여섯째, 건강한 생활습관 확산 효과이다. MAFLD 예방을 위한 교육과 인식 개선을 통해 사회 전반적으로 건강한 생활습관이 확산될 수 있다.

구분	키워드
국문	대사이상 관련 지방간질환, 비알코올성 지방간 질환, 지방간염, 간 섬유화, 인슐린 저항성, 대사증후군, 비침습적 진단, 바이오마커, 정밀의료, 마이크로바이옴
영문	Metabolic Dysfunction-Associated Fatty Liver Disease (MAFLD), Non-alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD), Steatohepatitis, Liver Fibrosis, Insulin Resistance, Metabolic Syndrome, Non-invasive Diagnosis, Biomarkers, Precision Medicine, Microbiome

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2016	5336	Younossi, ZM et al.	Global Epidemiology of Nonalcoholic Fatty Liver Disease-Meta-Analytic Assessment of Prevalence, Incidence, and Outcomes	Hepatology	10.1002/hep.28431
2	2018	3565	Chalasani, N et al.	The diagnosis and management of nonalcoholic fatty liver disease: Practice guidance from the American Association for the Study of Liver Diseases	Hepatology	10.1002/hep.29367
3	2018	3065	Younossi, Z et al.	Global burden of NAFLD and NASH: trends, predictions, risk factors and prevention	Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology	10.1038/nrgastro.2017.109
4	2012	2429	Chalasani, N et al.	The diagnosis and management of non-alcoholic fatty liver disease: Practice Guideline by the American Association for the Study of Liver Diseases, American College of Gastroenterology, and the American Gastroenterological Association	Hepatology	10.1002/hep.25762
5	2018	2150	Friedman, SL et al.	Mechanisms of NAFLD development and therapeutic strategies	Nature Medicine	10.1038/s41591-018-0104-9
6	2016	2087	""	EASL-EASD-EASO Clinical Practice Guidelines for the management of non-alcoholic fatty liver disease	Diabetologia	10.1007/s00125-016-3902-y
7	2020	1978	Eslam, M et al.	A new definition for metabolic dysfunction-associated fatty liver disease: An international expert consensus statement	Journal of Hepatology	10.1016/j.jhep.2020.03.039
8	2015	1902	Angulo, P et al.	Liver Fibrosis, but No Other Histologic Features, Is Associated With Long-term Outcomes of Patients With Nonalcoholic Fatty Liver Disease	Gastroenterology	10.1053/j.gastro.2015.04.043
9	2015	1840	Byrne, CD and Targher, G	NAFLD: A multisystem disease	Journal of Hepatology	10.1016/j.jhep.2014.12.012
10	2019	1822	Asrani, SK et al.	Burden of liver diseases in the world	Journal of Hepatology	10.1016/j.jhep.2018.09.014

6.4.4.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	75.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.98	S2	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.86	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	9.87	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	19.93	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.02	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	13.91	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	24.52	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	18.05	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	17.27	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.30	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.29	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	56,852.50	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	12.65	Q2	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	5.92	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.25	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.18	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	143.86	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	498.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.98	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	7.03	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	12.75	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.94	Q3	16.87	14.46

6.4.5 차세대 유전체 데이터 분석 도구 개발

6.4.5.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	310
기술명(국문)	차세대 유전체 데이터 분석 도구 개발
기술명(영문)	Next-Generation Genomic Data Analysis Tools Development
기술명 상세 (국문)	고성능 유전체 데이터 분석을 위한 혁신적 알고리즘 및 통합 플랫폼 개발 프로젝트
기술명 상세 (영문)	Development of Innovative Algorithms and Integrated Platforms for High-Performance Genomic Data Analysis Project

정의 및 개념
유전체 데이터 분석 도구는 대용량 유전체 서열 데이터를 효율적으로 처리하고 해석하기 위한 컴퓨터 기반 알고리즘과 소프트웨어를 의미한다. 이는 서열 정렬(sequence alignment), 유전체 조립(genome assembly), 변이 검출(variant calling), RNA-Seq 분석, 유전체 주석(genome annotation) 등의 핵심 기능을 포함한다. 최신 기술은 기계학습과 인공지능을 활용하여 분석의 정확도와 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다.

필요성
유전체 데이터 분석 도구의 개발은 다음과 같은 이유로 필요하다. 첫째, 차세대 시퀀싱 기술의 발전으로 생성되는 유전체 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있어, 이를 효율적으로 처리할 수 있는 도구가 필요하다. 둘째, 정밀의료(precision medicine)의 발전을 위해 개인 유전체 정보의 빠르고 정확한 분석이 요구된다. 셋째, 복잡한 유전적 변이와 질병 간의 관계를 이해하기 위해 더욱 정교한 분석 도구가 필요하다. 넷째, 생물다양성 연구와 농업 분야에서 유전체 정보의 활용이 증가하고 있어, 다양한 종의 유전체를 효과적으로 분석할 수 있는 도구가 필요하다.

최신 동향
유전체 데이터 분석 도구의 최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 장기 서열 읽기(long-read sequencing) 기술에 최적화된 새로운 유전체 조립 알고리즘이 개발되고 있다. 둘째, 단일세포 수준의 RNA-Seq 데이터 분석을 위한 특화된 도구들이 등장하고 있다. 셋째, 기계학습과 딥러닝을 활용한 변이 검출 및 기능 예측 도구들이 개발되고 있다. 넷째, 클라우드 컴퓨팅과 분산 처리 기술을 활용한 대규모 유전체 데이터 분석 플랫폼이 구축되고 있다. 다섯째, 다양한 오믹스(omics) 데이터를 통합 분석할 수 있는 멀티오믹스 분석 도구들이 개발되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 초고속 장기 서열 조립 알고리즘 개발 ❏ 연구내용: 나노포어(Nanopore) 및 PacBio 등의 장기 서열 데이터를 효율적으로 조립할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 기존 방법 대비 10배 이상 빠른 속도와 높은 정확도를 목표로 한다. ❏ 과제명: 딥러닝 기반 변이 검출 및 기능 예측 시스템 구축 ❏ 연구내용: 딥러닝 모델을 활용하여 유전체 변이를 고정밀로 검출하고 그 기능을 예측하는 시스템을 개발한다. 희귀 변이 검출 정확도 95% 이상, 기능 예측 정확도 90% 이상을 목표로 한다. ❏ 과제명: 대규모 멀티오믹스 데이터 통합 분석 플랫폼 개발 ❏ 연구내용: 유전체, 전사체, 단백체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 구축한다. 페타바이트 규모의 데이터 처리와 시각화 기능을 포함한다. ❏ 과제명: 단일세포 수준 RNA-Seq 분석 도구 최적화 ❏ 연구내용: 단일세포 RNA-Seq 데이터의 노이즈 제거, 정규화, 클러스터링을 위한 최적화된 알고리즘을 개발한다. 세포 유형 분류 정확도 98% 이상을 목표로 한다. ❏ 과제명: 실시간 유전체 변이 모니터링 시스템 개발 ❏ 연구내용: 시퀀싱 데이터가 생성됨과 동시에 실시간으로 변이를 검출하고 분석할 수 있는 시스템을 개발한다. 병원체 감시 및 진단에 활용 가능한 수준의 속도와 정확도를 목표로 한다. ❏ 과제명: 유전체 기능 요소 예측을 위한 AI 모델 개발 ❏ 연구내용: 유전자 조절 영역, 비코딩 RNA 등 유전체의 기능적 요소를 예측하는 AI 모델을 개발한다. 다양한 종에 적용 가능한 범용성과 90% 이상의 예측 정확도를 목표로 한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
유전체 데이터 분석 도구 개발에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, 데이터의 대용량화에 따른 계산 복잡도 증가 문제를 해결해야 한다. 둘째, 다양한 시퀀싱 플랫폼에서 생성되는 이질적인 데이터를 통합 분석할 수 있는 방법론이 필요하다. 셋째, 희귀 변이나 구조적 변이와 같은 복잡한 유전체 특성을 정확히 검출하고 해석하는 기술이 요구된다. 넷째, 개인정보 보호와 데이터 보안을 강화하면서도 효율적인 분석이 가능한 시스템 구축이 필요하다. 다섯째, 다양한 생물종의 유전체를 분석할 수 있는 범용적인 도구 개발이 요구된다.

도전 극복 방향
이러한 도전 과제들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 분산 컴퓨팅과 GPU 가속화 기술을 적극 활용하여 대용량 데이터 처리 속도를 향상시킨다. 둘째, 기계학습과 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 데이터 유형을 통합 분석할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 셋째, 그래프 기반 유전체 표현 방식을 도입하여 복잡한 구조적 변이 검출 능력을 향상시킨다. 넷째, 연합학습(federated learning)과 같은 분산 AI 기술을 도입하여 데이터 프라이버시를 보호하면서도 효과적인 분석이 가능하도록 한다. 다섯째, 전이학습(transfer learning) 기법을 활용하여 다양한 생물종에 적용 가능한 범용 모델을 개발한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 초고속 장기 서열 조립 소프트웨어 패키지. 둘째, 딥러닝 기반 고정밀 변이 검출 및 기능 예측 시스템. 셋째, 클라우드 기반 대규모 멀티오믹스 데이터 통합 분석 플랫폼. 넷째, 최적화된 단일세포 RNA-Seq 분석 도구 세트. 다섯째, 실시간 유전체 변이 모니터링 시스템. 여섯째, 유전체 기능 요소 예측 AI 모델. 이러한 성과물들은 의료 유전체학, 농업 유전체학, 생태계 유전체학, 법의학 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 유전체 데이터 분석의 속도와 정확도가 크게 향상되어 대규모 유전체 프로젝트의 효율성이 증대될 것이다. 둘째, 복잡한 유전적 변이와 질병 간의 관계에 대한 이해가 깊어져 새로운 생물학적 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 실시간 유전체 분석 기술의 발전으로 감염병 감시 및 진단 시스템이 고도화될 것이다. 넷째, 멀티오믹스 데이터 통합 분석을 통해 시스템생물학 연구가 가속화될 것이다. 다섯째, AI 기반 유전체 기능 예측 기술의 발전으로 유전자 기능 연구와 합성생물학 분야가 크게 발전할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 정밀의학의 발전으로 개인맞춤형 치료법 개발이 가속화되어 의료 비용 절감과 치료 효과 향상이 기대된다. 둘째, 농업 분야에서 작물 육종 기술이 발전하여 식량 안보 강화와 농업 생산성 향상에 기여할 것이다. 셋째, 생물다양성 연구 발전으로 생태계 보존 정책 수립에 과학적 근거를 제공할 수 있을 것이다. 넷째, 유전체 분석 기술 산업의 성장으로 새로운 일자리 창출과 경제적 부가가치가 발생할 것이다. 다섯째, 유전체 기반 개인 건강 관리 서비스의 발전으로 예방의학이 활성화되어 국민건강 증진과 의료비 절감 효과가 기대된다.

구분	키워드
국문	유전체 데이터 분석, 생물정보학, 차세대 시퀀싱, 유전체 조립, 변이 검출, RNA-Seq, 단일세포 분석, 멀티오믹스, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅
영문	Genomic data analysis, Bioinformatics, Next-generation sequencing, Genome assembly, Variant calling, RNA-Seq, Single-cell analysis, Multi-omics, Artificial Intelligence, Cloud computing

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	34884	Bolger, AM et al.	Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data	Bioinformatics	10.1093/bioinformatics/btu170
2	2012	31100	Langmead, B and Salzberg, SL	Fast gapped-read alignment with Bowtie 2	Nature Methods	10.1038/NMETH.1923
3	2013	24457	Dobin, A et al.	STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner	Bioinformatics	10.1093/bioinformatics/bts635
4	2014	22250	Stamatakis, A	RAxML version 8: a tool for phylogenetic analysis and post-analysis of large phylogenies	Bioinformatics	10.1093/bioinformatics/btu033
5	2013	19221	Katoh, K and Standley, DM	MAFFT Multiple Sequence Alignment Software Version 7: Improvements in Performance and Usability	Molecular Biology And Evolution	10.1093/molbev/mst010
6	2018	18638	Kumar, S et al.	MEGA X: Molecular Evolutionary Genetics Analysis across Computing Platforms	Molecular Biology And Evolution	10.1093/molbev/msy096
7	2012	15924	Bankevich, A et al.	SPAdes: A New Genome Assembly Algorithm and Its Applications to Single-Cell Sequencing	Journal of Computational Biology	10.1089/cmb.2012.0021
8	2012	14008	Kearse, M et al.	Geneious Basic: An integrated and extendable desktop software platform for the organization and analysis of sequence data	Bioinformatics	10.1093/bioinformatics/bts199
9	2015	12847	Anders, S et al.	HTSeq-a Python framework to work with high-throughput sequencing data	Bioinformatics	10.1093/bioinformatics/btu638
10	2015	12318	Kim, D et al.	HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements	Nature Methods	10.1038/NMETH.3317

6.4.5.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	73.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.00	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	12.38	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	26.38	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.94	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	23.27	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	35.33	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	15.10	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	10.60	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.41	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.78	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	2,297.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	15.67	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	6.00	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.71	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.29	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	381.91	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	753.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.86	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	6.82	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	7.16	Q4	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	4.26	Q5	16.87	14.46

6.4.6 EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술

6.4.6.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	440
기술명(국문)	EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술
기술명(영문)	Optimizing Targeted Therapy for EGFR-Mutated NSCLC
기술명 상세 (국문)	EGFR 변이 비소세포폐암 환자를 위한 맞춤형 표적치료 및 내성 극복 전략 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Personalized Targeted Therapies and Resistance Overcoming Strategies for EGFR-Mutated NSCLC Patients

정의 및 개념
EGFR(상피세포 성장인자 수용체) 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술은 EGFR 유전자 변이를 가진 비소세포폐암 환자들을 위한 맞춤형 치료법을 개발하고 개선하는 연구 분야이다. 이 기술은 EGFR 티로신 키나아제 억제제(TKI)를 중심으로 한 표적 치료제의 효과를 극대화하고, 약물 내성 문제를 해결하며, 환자의 생존율과 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 주요 세부기술로는 새로운 세대의 EGFR-TKI 개발, 내성 메커니즘 규명, 복합 치료 전략 수립, 바이오마커 발굴 등이 포함된다.

필요성

EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술의 필요성은 다음과 같다: 첫째, 비소세포폐암은 전 세계적으로 가장 흔한 암종 중 하나로, 높은 사망률을 보이고 있어 효과적인 치료법 개발이 시급하다. 둘째, EGFR 변이는 비소세포폐암 환자의 약 10-15%에서 발견되며, 특히 아시아인, 비흡연자, 여성에서 더 높은 빈도로 나타나 이들을 위한 맞춤형 치료가 필요하다. 셋째, EGFR-TKI 치료는 초기에 높은 반응률을 보이지만, 대부분의 환자에서 약물 내성이 발생하여 장기적인 치료 효과를 제한하고 있다. 넷째, 뇌 전이와 같은 특수한 상황에서의 치료 효과 개선이 필요하며, 이는 환자의 생존율과 삶의 질 향상에 직접적인 영향을 미친다. 다섯째, 정밀의료 시대에 맞춰 개인화된 치료 전략 수립과 새로운 바이오마커 발굴의 중요성이 증가하고 있다. 이러한 이유로 EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술은 현재 암 연구 분야에서 주목받고 있으며, 지속적인 연구 개발이 요구되고 있다.

최신 동향

EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 분야의 최신 연구동향은 다음과 같다: 첫째, 3세대 EGFR-TKI인 오시머티닙(Osimertinib)이 1차 치료제로 승인되어 사용되고 있으며, 기존 약물 대비 우수한 효과와 뇌 전이에 대한 효과가 입증되었다. 둘째, 수술 가능한 초기 단계 EGFR 변이 비소세포폐암 환자에서 오시머티닙의 보조요법 효과가 ADAURA 임상시험을 통해 확인되었으며, 무병 생존기간을 크게 개선하였다. 셋째, EGFR-TKI와 혈관내피성장인자(VEGF) 억제제인 베바시주맙(Bevacizumab)의 병용요법이 연구되고 있으며, 일부 연구에서 무진행 생존기간 개선 효과를 보였다. 넷째, 새로운 EGFR 억제제들(예: 아모레티닙, 퍼지오티닙)이 개발되어 임상시험 중에 있으며, 특히 엑손 20 삽입 변이와 같은 희귀 변이에 대한 효과가 기대되고 있다. 다섯째, 액체 생검을 통한 순환 종양 DNA 분석이 EGFR 변이 검출과 치료 모니터링에 활용되고 있으며, 이를 통해 비침습적이고 반복적인 유전자 검사가 가능해졌다. 여섯째, 면역치료제와 EGFR-TKI의 병용요법, MET 억제제와의 병용요법 등 다양한 복합 치료 전략이 연구되고 있어, 내성 극복과 치료 효과 개선이 기대되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 차세대 EGFR-TKI 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: 기존 EGFR-TKI의 한계를 극복하는 새로운 억제제 개발. 내성 변이에 대한 효과 개선, 뇌 전이 치료 효과 향상, 부작용 감소 ❏ 과제명: EGFR-TKI 내성 메커니즘 규명 및 극복 전략 수립 ❏ 연구내용: 다양한 내성 기전을 밝히고 이를 타겟으로 하는 치료법 개발. 유전체 및 단백체 분석을 통한 내성 인자 발굴, 복합 치료법 개발 ❏ 과제명: 액체 생검 기반 진단 및 모니터링 시스템 개발 ❏ 연구내용: 비침습적 방법을 통한 정확한 EGFR 변이 검출 및 치료 반응 평가. 고감도 순환 종양 DNA 분석법 개발, 인공지능 기반 데이터 해석 시스템 구축 ❏ 과제명: EGFR-TKI와 면역치료제 병용요법 최적화 ❏ 연구내용: 면역치료와 표적치료의 시너지 효과를 극대화하는 전략 개발. 최적의 병용 시기 및 용량 결정, 바이오마커 발굴을 통한 환자 선별 ❏ 과제명: 초기 단계 EGFR 변이 비소세포폐암 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: 수술 가능한 환자에서의 보조요법 및 선행화학요법 최적화. 장기 생존율 개선을 위한 임상시험 설계 및 수행, 재발 위험 예측 모델 개발 ❏ 과제명: EGFR 변이 아형별 맞춤형 치료법 개발 ❏ 연구내용: 다양한 EGFR 변이 아형에 대한 개별화된 치료 전략 수립. 희귀 변이(예: 엑손 20 삽입)에 대한 특이적 치료제 개발, 변이 아형별 약물 반응성 예측 모델 구축

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술 분야에서 도전해야 할 기술적 난제와 한계점은 다음과 같다: 첫째, EGFR-TKI 내성 극복: 대부분의 환자에서 발생하는 약물 내성은 여전히 주요한 문제점이다. 특히 복합적이고 이질적인 내성 메커니즘은 단일 치료 접근법으로 해결하기 어렵다. 둘째, 뇌 전이 치료: 혈액-뇌 장벽(BBB)을 효과적으로 통과하면서도 뇌 전이 병변에 충분한 약물 농도를 전달할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 셋째, 희귀 EGFR 변이 치료: 엑손 20 삽입 변이와 같은 희귀 변이는 기존 EGFR-TKI에 저항성을 보이며, 이를 위한 특이적 치료제 개발이 요구된다. 넷째, 정밀 진단 기술: 낮은 종양 함량이나 이질성이 높은 샘플에서도 정확하게 EGFR 변이를 검출할 수 있는 고감도, 고특이도 진단 기술 개발이 필요하다. 다섯째, 예측 바이오마커 발굴: 치료 반응과 내성 발생을 예측할 수 있는 신뢰성 높은 바이오마커 개발이 요구된다. 여섯째, 면역치료와의 병용: EGFR 변이 폐암은 일반적으로 면역치료에 낮은 반응을 보이므로, 이를 극복하고 시너지 효과를 낼 수 있는 병용 전략 개발이 필요하다. 일곱째, 장기 생존 전략: 초기 단계 환자에서의 보조요법 최적화와 재발 위험 최소화를 위한 전략 수립이 요구된다.

도전 극복 방향

EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술의 도전 극복 방향은 다음과 같다: 첫째, 다중 표적 접근법: 단일 EGFR 억제뿐만 아니라 다른 신호 경로(예: MET, AXL)를 동시에 타겟팅하는 복합 치료 전략을 개발하여 내성 발생을 지연시키거나 극복한다. 둘째, 약물 전달 시스템 혁신: 나노 기술을 활용한 새로운 약물 전달 시스템을 개발하여 뇌 전이 병변에 대한 약물 전달 효율을 높인다. 셋째, 구조 기반 신약 설계: 희귀 EGFR 변이의 구조적 특성을 고려한 맞춤형 억제제를 설계하고 개발한다. 넷째, 액체 생검 기술 고도화: 순환 종양 DNA, 순환 종양 세포, 엑소좀 등 다양한 바이오마커를 통합 분석하는 플랫폼을 개발하여 진단 정확도를 높인다. 다섯째, 인공지능 활용: 대규모 임상 및 유전체 데이터를 분석하여 치료 반응 및 내성 발생을 예측하는 AI 모델을 개발한다. 여섯째, 면역 미세환경 조절: EGFR-TKI와 면역 조절제의 최적 병용을 통해 종양 미세환경을 면역 반응에 유리하게 변화시키는 전략을 개발한다. 일곱째, 장기 추적 연구: 초기 단계 환자에서의 보조요법 효과를 장기적으로 평가하고, 이를 바탕으로 개인화된 치료 기간 및 강도를 결정하는 알고리즘을 개발한다.

예상 성과물

EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술 연구를 통해 다음과 같은 예상성과물과 활용분야가 기대된다: 차세대 EGFR-TKI: 기존 약물 대비 효과가 개선되고 내성 발생이 지연된 새로운 EGFR 억제제 활용분야: EGFR 변이 비소세포폐암의 1차 및 2차 치료제 복합 치료 프로토콜: EGFR-TKI와 다른 표적치료제, 면역치료제, 항암제 등의 최적 병용 요법 활용분야: 내성 극복 및 치료 효과 개선을 위한 임상 가이드라인 고감도 액체 생검 키트: 혈액 샘플에서 EGFR 변이를 정확히 검출하고 모니터링할 수 있는 진단 키트 활용분야: 비침습적 진단, 치료 반응 모니터링, 내성 조기 발견 AI 기반 예측 모델: 유전체 및 임상 데이터를 통합 분석하여 치료 반응과 예후를 예측하는 소프트웨어 활용분야: 개인화된 치료 계획 수립, 임상시험 대상자 선별 뇌 전이 특화 약물 전달 시스템: 혈액-뇌 장벽을 효과적으로 통과하는 나노 입자 기반 약물 전달체 활용분야: 뇌 전이 병변의 표적 치료, 중추신경계 부작용 감소 장기 생존 전략 가이드라인: 초기 단계 EGFR 변이 비소세포폐암 환자의 수술 후 보조요법 최적화 프로토콜 활용분야: 재발 위험 감소, 완치율 향상 희귀 EGFR 변이 특이적 치료제: 엑손 20 삽입 변이 등 희귀 변이를 타겟으로 하는 신규 약물 활용분야: 기존 치료에 저항성을 보이는 희귀 변이 환자의 맞춤형 치료

기대 효과

❏ 과학기술 측면: EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다: 첫째, 암생물학 이해 증진: EGFR 신호전달 경로와 내성 메커니즘에 대한 심층적 이해를 통해 폐암 발생 및 진행 과정에 대한 과학적 지식이 확장될 것이다. 둘째, 정밀의료 기술 발전: 개인의 유전적 특성과 종양의 분자적 특성을 고려한 맞춤형 치료 접근법 개발을 통해 정밀의료 기술이 한 단계 도약할 것이다. 셋째, 약물 설계 기술 혁신: 구조 기반 신약 설계와 인공지능을 활용한 약물 스크리닝 기술의 발전으로 신약 개발 과정이 더욱 효율화될 것이다. 넷째, 진단 기술 고도화: 액체 생검과 같은 비침습적 진단 기술의 발전으로 암 진단 및 모니터링 분야에 혁신이 일어날 것이다. 다섯째, 복합 치료 전략 수립: 다양한 치료법의 시너지 효과를 최적화하는 과정에서 얻어진 지식은 다른 암종의 치료 전략 수립에도 적용될 수 있을 것이다. 여섯째, 뇌 전이 치료 기술 발전: 혈액-뇌 장벽을 극복하는 기술 개발은 뇌종양을 포함한 다양한 중추신경계 질환 치료에 응용될 수 있을 것이다. 일곱째, 바이오마커 연구 촉진: 치료 반응 및 내성 예측 바이오마커 발굴 과정에서 얻어진 지식은 다른 질병의 바이오마커 연구에도 적용될 수 있을 것이다. ❏ 경제·사회 측면: EGFR 변이 비소세포폐암 표적치료 최적화 기술의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다: 첫째, 의료비 절감: 정밀 진단과 맞춤형 치료를 통해 불필요한 치료를 줄이고 치료 효율성을 높여 전체적인 의료비 지출을 감소시킬 수 있다. 둘째, 삶의 질 향상: 부작용이 적고 효과적인 치료법 개발로 환자들의 삶의 질이 크게 개선될 것이다. 셋째, 생산성 증대: 폐암 환자의 생존율 향상과 삶의 질 개선으로 사회 전반의 생산성이 증대될 것이다. 넷째, 제약 산업 발전: 새로운 표적 치료제와 진단 기술 개발을 통해 국내 제약 및 바이오 산업의 경쟁력이 강화될 것이다. 다섯째, 의료 격차 해소: 비침습적 진단 기술과 경구용 표적 치료제의 발전으로 의료 접근성이 개선되어 지역 간, 계층 간 의료 격차가 줄어들 것이다. 여섯째, 고용 창출: 신약 개발, 진단 기술 혁신, 임상 연구 등 관련 분야에서 새로운 일자리가 창출될 것이다. 일곱째, 국제 경쟁력 강화: 폐암 치료 분야에서의 기술 혁신을 통해 국가의 의료 기술 경쟁력과 국제적 위상이 높아질 것이다. 여덟째, 의료 시스템 혁신: 정밀의료와 개인화 치료의 실현을 통해 전반적인 의료 시스템의 효율성과 효과성이 개선될 것이다.

구분	키워드
국문	EGFR 변이, 비소세포폐암, 표적치료, 티로신 키나아제 억제제, 약물 내성, 정밀의료, 액체 생검, 뇌 전이, 복합 치료, 바이오마커
영문	EGFR mutation, Non-small cell lung cancer, Targeted therapy, Tyrosine kinase inhibitor, Drug resistance, Precision medicine, Liquid biopsy, Brain metastasis, Combination therapy, Biomarker

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	4349	Rosell, R et al.	Erlotinib versus standard chemotherapy as first-line treatment for European patients with advanced EGFR mutation-positive non-small-cell lung cancer (EURTAC): a multicentre, open-label, randomised phase 3 trial	Lancet Oncology	10.1016/S1470-2045(11)70393-X
2	2018	2965	Soria, JC et al.	Osimertinib in Untreated EGFR-Mutated Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1713137
3	2012	2809	Hammerman, PS et al.	Comprehensive genomic characterization of squamous cell lung cancers	Nature	10.1038/nature11404
4	2013	2652	Shaw, AT et al.	Crizotinib versus Chemotherapy in Advanced ALK-Positive Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1214886
5	2018	2611	Herbst, RS et al.	The biology and management of non-small cell lung cancer	Nature	10.1038/nature25183
6	2014	2434	Solomon, BJ et al.	First-Line Crizotinib versus Chemotherapy in ALK-Positive Lung Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1408440
7	2013	2416	Sequist, LV et al.	Phase III Study of Afatinib or Cisplatin Plus Pemetrexed in Patients With Metastatic Lung Adenocarcinoma With EGFR Mutations	Journal of Clinical Oncology	10.1200/JCO.2012.44.2806
8	2014	2349	Collisson, EA et al.	Comprehensive molecular profiling of lung adenocarcinoma	Nature	10.1038/nature13385
9	2017	2140	Hirsch, FR et al.	Lung cancer: current therapies and new targeted treatments	Lancet	10.1016/S0140-6736(16)30958-8
10	2013	1887	Yu, HA et al.	Analysis of Tumor Specimens at the Time of Acquired Resistance to EGFR-TKI Therapy in 155 Patients with EGFR-Mutant Lung Cancers	Clinical Cancer Research	10.1158/1078-0432.CCR-12-2246

6.4.6.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	83.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.18	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.93	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	2.90	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	2.43	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.65	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	12.08	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	19.65	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	12.99	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	11.04	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	1.74	Q4	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.62	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	22,856.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	17.95	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	8.35	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	4.72	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.73	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	273.20	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	375.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	6.45	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	6.34	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	26.36	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	23.14	Q1	16.87	14.46

6.4.7 엑소좀 기반 정밀 진단 및 치료 기술 개발

6.4.7.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	490
기술명(국문)	엑소좀 기반 정밀 진단 및 치료 기술 개발
기술명(영문)	Exosome-based Precision Diagnostics and Therapeutics Development
기술명 상세 (국문)	엑소좀 및 세포외 소포체 기반 질병 진단 바이오마커 발굴 및 약물전달시스템 개발 연구
기술명 상세 (영문)	Research on Exosome and Extracellular Vesicle-based Disease Diagnostic Biomarker Discovery and Drug Delivery System Development

정의 및 개념
엑소좀(exosome)은 세포에서 분비되는 30-150nm 크기의 나노소포체로, 단백질, 핵산, 지질 등 다양한 생체분자를 포함하고 있다. 이들은 세포간 통신의 매개체 역할을 하며, 질병 진단용 바이오마커와 약물전달체로서 큰 잠재력을 가지고 있다. 주요 연구 분야로는 엑소좀의 분리 및 특성 분석, 엑소좀 내 생체분자 분석, 엑소좀 기반 질병 진단 기술, 엑소좀을 이용한 약물전달 시스템 개발 등이 있다.

필요성
엑소좀 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 엑소좀은 액체 생검(liquid biopsy)을 통한 비침습적 질병 진단의 가능성을 제시한다. 둘째, 엑소좀은 약물전달체로서 기존 나노입자에 비해 생체적합성이 우수하고 면역원성이 낮아 효과적인 치료제 개발에 활용될 수 있다. 셋째, 엑소좀은 암, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 다양한 질병의 발병 기전 연구에 중요한 단서를 제공한다. 넷째, 엑소좀 기술은 정밀의료 실현을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다.

최신 동향
엑소좀 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, 엑소좀 분리 및 특성 분석 기술이 고도화되고 있다. 미세유체공학(microfluidics) 기술을 이용한 고순도 엑소좀 분리 방법이 개발되고 있으며, 단일 엑소좀 분석 기술도 발전하고 있다. 둘째, 엑소좀 내 마이크로RNA(microRNA) 등 핵산 분석을 통한 질병 진단 바이오마커 발굴 연구가 활발히 진행되고 있다. 셋째, 엑소좀의 표면 개질을 통한 표적 지향성 향상 및 약물 탑재 효율 증대 연구가 이루어지고 있다. 넷째, 중간엽 줄기세포(mesenchymal stem cell) 유래 엑소좀의 치료 효과에 대한 연구가 다양한 질환 모델에서 진행되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 고효율 엑소좀 분리 및 특성 분석 플랫폼 개발 ❏ 연구내용: 마이크로플루이딕스 기반의 고순도, 고수율 엑소좀 분리 기술을 개발한다. 단일 엑소좀 수준의 특성 분석이 가능한 첨단 분석 기술을 확립한다. 엑소좀 표준화 물질 및 품질 관리 기준을 수립한다. ❏ 과제명: 엑소좀 기반 액체 생검 진단 기술 개발 ❏ 연구내용: 혈액, 소변 등 체액 내 엑소좀 분석을 통한 암, 신경퇴행성 질환 조기 진단 기술을 개발한다. 엑소좀 내 핵산, 단백질 등 다중 바이오마커 분석 기술을 확립한다. 인공지능 기반의 엑소좀 진단 알고리즘을 개발한다. ❏ 과제명: 엑소좀 약물전달체 설계 및 최적화 연구 ❏ 연구내용: 엑소좀 표면 개질을 통한 표적 지향성 향상 기술을 개발한다. 엑소좀 내 약물 탑재 효율을 높이는 기술을 확립한다. 엑소좀의 체내 분포 및 약물 방출 거동을 제어하는 기술을 개발한다. ❏ 과제명: 치료용 엑소좀 대량 생산 시스템 구축 ❏ 연구내용: 중간엽 줄기세포 등 다양한 세포원에서 치료용 엑소좀을 대량 생산하는 기술을 개발한다. 엑소좀 생산 공정의 표준화 및 품질 관리 시스템을 구축한다. 엑소좀 제제의 안정성 및 유효성을 평가하는 기술을 확립한다. ❏ 과제명: 엑소좀 기반 면역치료제 개발 ❏ 연구내용: 암 항원이 탑재된 수지상세포 유래 엑소좀을 이용한 암 면역치료제를 개발한다. 엑소좀을 이용한 면역관문억제제(immune checkpoint inhibitor) 전달 기술을 확립한다. 엑소좀 기반 면역치료제의 효능 및 안전성을 평가한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
엑소좀 연구 분야에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 엑소좀의 불균일성(heterogeneity)으로 인한 특성 분석의 어려움이다. 엑소좀은 크기, 조성, 기능이 다양하여 단일 엑소좀 수준의 분석 기술 개발이 필요하다. 둘째, 엑소좀의 낮은 생산 수율과 분리 과정의 복잡성이다. 임상 적용을 위해서는 대량 생산 기술과 간편한 분리 기술 개발이 요구된다. 셋째, 엑소좀의 체내 분포 및 약물 방출 제어의 어려움이다. 표적 조직으로의 전달 효율을 높이고 원하는 시점에 약물을 방출하는 기술 개발이 필요하다. 넷째, 엑소좀 기반 치료제의 안전성 및 유효성 평가 기준 부재이다. 엑소좀의 특성을 고려한 새로운 평가 기준 수립이 요구된다.

도전 극복 방향
엑소좀 연구의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일 엑소좀 분석을 위한 고감도 나노바이오센서 및 이미징 기술을 개발한다. 둘째, 세포 공학 및 바이오리액터 기술을 활용하여 엑소좀 대량 생산 시스템을 구축한다. 셋째, 엑소좀 표면 개질 및 약물 탑재 기술을 고도화하여 표적 지향성과 약물 방출 제어 능력을 향상시킨다. 넷째, 엑소좀의 생체 내 거동을 실시간으로 추적할 수 있는 분자 이미징 기술을 개발한다. 다섯째, 엑소좀 제제의 표준화된 품질 관리 기준을 수립하고, 전임상 및 임상 평가 모델을 확립한다.

예상 성과물
엑소좀 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고효율 엑소좀 분리 및 특성 분석 장비. 둘째, 엑소좀 기반 액체 생검 진단 키트. 셋째, 표적 지향성 엑소좀 약물전달체. 넷째, 치료용 엑소좀 대량 생산 시스템. 다섯째, 엑소좀 기반 면역치료제. 이러한 성과물들은 암, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 난치성 질환의 진단 및 치료에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 엑소좀 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 세포간 통신 메커니즘에 대한 이해도가 높아져 다양한 생명 현상 및 질병 발병 기전 규명에 기여할 수 있다. 둘째, 나노 수준의 생체 물질 분석 기술이 발전하여 바이오센서, 나노의학 등 관련 분야의 기술 혁신을 촉진할 수 있다. 셋째, 엑소좀을 이용한 새로운 약물전달 플랫폼 개발로 난치성 질환 치료제 개발이 가속화될 수 있다. 넷째, 엑소좀 연구를 통해 획득한 지식과 기술은 재생의학, 조직공학 등 다양한 생명공학 분야에 응용될 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 엑소좀 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 엑소좀 기반 조기 진단 기술 개발로 주요 질병의 조기 발견 및 치료가 가능해져 국민 건강 증진 및 의료비 절감 효과를 기대할 수 있다. 둘째, 엑소좀 치료제 개발을 통해 난치성 질환 치료 시장을 선점하여 높은 부가가치 창출이 가능하다. 셋째, 엑소좀 관련 신산업 육성으로 새로운 일자리 창출 및 경제 성장에 기여할 수 있다. 넷째, 정밀의료 실현을 통해 개인맞춤형 의료서비스 제공이 가능해져 의료서비스의 질적 향상을 기대할 수 있다.

구분	키워드
국문	엑소좀, 세포외 소포체, 액체 생검, 바이오마커, 약물전달체, 나노의학, 정밀의료, 중간엽 줄기세포, 면역치료, 재생의학
영문	exosome, extracellular vesicle, liquid biopsy, biomarker, drug delivery carrier, nanomedicine, precision medicine, mesenchymal stem cell, immunotherapy, regenerative medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2018	5808	Théry, C et al.	Minimal information for studies of extracellular vesicles 2018 (MISEV2018): a position statement of the International Society for Extracellular Vesicles and update of the MISEV2014 guidelines	Journal of Extracellular Vesicles	10.1080/20013078.2018.1535750
2	2013	5567	Raposo, G and Stoorvogel, W	Extracellular vesicles: Exosomes, microvesicles, and friends	Journal of Cell Biology	10.1083/jcb.201211138
3	2020	4441	Kalluri, R and LeBleu, VS	The biology, function, and biomedical applications of exosomes	Science	10.1126/science.aau6977
4	2018	4388	van Niel, G et al.	Shedding light on the cell biology of extracellular vesicles	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm.2017.125
5	2014	4076	Colombo, M et al.	Biogenesis, Secretion, and Intercellular Interactions of Exosomes and Other Extracellular Vesicles	Annual Review of Cell And Developmental Biology, Vol 30	10.1146/annurev-cellbio-101512-122326
6	2015	3271	Hoshino, A et al.	Tumour exosome integrins determine organotropic metastasis	Nature	10.1038/nature15756
7	2012	2715	Peinado, H et al.	Melanoma exosomes educate bone marrow progenitor cells toward a pro-metastatic phenotype through MET	Nature Medicine	10.1038/nm.2753
8	2013	2352	EL Andaloussi, S et al.	Extracellular vesicles: biology and emerging therapeutic opportunities	Nature Reviews Drug Discovery	10.1038/nrd3978
9	2016	2296	Tkach, M and Théry, C	Communication by Extracellular Vesicles: Where We Are and Where We Need to Go	Cell	10.1016/j.cell.2016.01.043
10	2018	2292	Liu, HY et al.	Dendritic cells loaded with tumor derived exosomes for cancer immunotherapy	Oncotarget	10.18632/oncotarget.20812

6.4.7.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	88.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.25	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	21.38	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	33.78	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.88	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	28.69	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	35.28	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	49.56	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	36.46	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.31	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.05	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	53,893.50	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	22.91	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	14.21	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.52	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.31	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	306.77	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	801.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.92	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	4.27	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	57.84	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	36.49	Q1	16.87	14.46

6.4.8 근감소증 예방 및 근육 건강 증진 연구

6.4.8.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	649
기술명(국문)	근감소증 예방 및 근육 건강 증진 연구
기술명(영문)	Sarcopenia Prevention and Muscle Health Promotion Research
기술명 상세 (국문)	노화 및 질병 관련 근감소증 예방과 근육건강 증진을 위한 다학제적 연구 및 중재 전략 개발
기술명 상세 (영문)	Multidisciplinary Research and Intervention Strategy Development for Preventing Age- and Disease-Related Sarcopenia and Promoting Muscle Health

정의 및 개념
근감소증(sarcopenia)은 노화 또는 질병으로 인한 골격근 질량, 근력 및 기능의 점진적 감소를 특징으로 하는 증후군이다. 이는 신체 기능 저하, 삶의 질 감소, 낙상 위험 증가, 사망률 증가 등과 관련이 있다. 근감소증 연구는 진단 기준 개발, 위험 요인 식별, 예방 및 치료 전략 개발 등을 포함한다. 주요 세부 기술로는 근육량 및 기능 평가 방법, 영양 중재, 운동 프로그램, 약물 치료 등이 있다.

필요성
근감소증 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 전 세계적으로 고령 인구가 증가함에 따라 근감소증의 유병률이 높아지고 있어 이에 대한 대책 마련이 시급하다. 둘째, 근감소증은 노인의 독립적 생활 능력을 저하시키고 의료비 증가를 초래하여 사회경제적 부담을 가중시킨다. 셋째, 근감소증은 다양한 만성 질환(예: 심혈관질환, 당뇨병)과 연관되어 있어 이에 대한 종합적 접근이 필요하다. 넷째, COVID-19 팬데믹으로 인한 신체 활동 감소와 사회적 고립이 노인의 근감소증 위험을 더욱 증가시키고 있다. 다섯째, 근감소증의 조기 진단과 효과적인 예방 및 치료 전략 개발은 건강한 노화와 삶의 질 향상에 크게 기여할 수 있다.

최신 동향

근감소증 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, 진단 기준의 표준화와 개선이 이루어지고 있다. 예를 들어, 아시아 근감소증 실무 그룹(AWGS)은 2019년에 새로운 진단 기준을 제시했다. 둘째, 근감소증의 조기 진단을 위한 새로운 바이오마커와 평가 도구 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히, 위상각(phase angle)과 표준화된 위상각(standardized phase angle)이 주목받고 있다. 셋째, 근감소증과 다른 질환(예: 심혈관질환, 당뇨병, 만성 신장 질환) 간의 연관성에 대한 연구가 증가하고 있다. 넷째, 근감소증 예방과 치료를 위한 다양한 중재 방법(예: 저항 운동, 영양 보충, 약물 치료)의 효과성이 검증되고 있다. 다섯째, 근감소증과 관련된 분자 메커니즘(예: 미토콘드리아 기능 장애, 산화 스트레스, 염증)에 대한 이해가 깊어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 근감소증의 새로운 진단 바이오마커 개발, 연구목표: 근감소증을 조기에 정확하게 진단할 수 있는 혈액 기반 바이오마커를 개발한다. 이를 통해 현재의 영상 진단 방법을 보완하고 진단의 정확성과 접근성을 향상시킨다. ❏ 과제명: 근감소증 예방을 위한 맞춤형 운동-영양 복합 중재 프로그램 개발, 연구목표: 개인의 특성(연령, 성별, 기저 질환 등)을 고려한 맞춤형 운동-영양 복합 중재 프로그램을 개발한다. 이 프로그램의 근감소증 예방 효과를 대규모 임상시험을 통해 검증한다. ❏ 과제명: 근감소증 관련 분자 메커니즘 규명 및 새로운 치료 표적 발굴, 연구목표: 근감소증의 발생과 진행에 관여하는 분자 메커니즘을 규명한다. 이를 바탕으로 새로운 치료 표적을 발굴하고 혁신적인 약물 치료법을 개발한다. ❏ 과제명: 근감소증과 만성질환 간의 상호작용 연구, 연구목표: 근감소증과 주요 만성질환(심혈관질환, 당뇨병, 만성 폐쇄성 폐질환 등) 간의 상호작용 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 통합적인 예방 및 관리 전략을 수립한다. ❏ 과제명: 인공지능 기반 근감소증 위험 예측 모델 개발, 연구목표: 다양한 임상 데이터와 인공지능 기술을 활용하여 개인별 근감소증 발생 위험을 정확히 예측하는 모델을 개발한다. 이를 통해 고위험군을 조기에 식별하고 맞춤형 예방 전략을 수립한다. ❏ 과제명: 근감소증 관리를 위한 디지털 헬스케어 솔루션 개발, 연구목표: 웨어러블 기기와 모바일 앱을 활용한 근감소증 모니터링 및 관리 시스템을 개발한다. 이를 통해 환자의 자가 관리를 지원하고 의료진과의 효과적인 소통을 가능하게 한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

근감소증 연구에서 도전해야 할 기술적 난제와 한계점은 다음과 같다. 첫째, 근감소증의 정의와 진단 기준이 여전히 논란의 여지가 있어 연구 결과의 일관성과 비교 가능성을 저해한다. 둘째, 근육량과 기능을 정확하게 측정할 수 있는 표준화된 방법이 부족하다. 특히, 임상 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 간편하고 정확한 진단 도구가 필요하다. 셋째, 근감소증의 복잡한 병태생리학적 메커니즘이 완전히 규명되지 않아 효과적인 치료법 개발에 어려움이 있다. 넷째, 근감소증과 다른 만성 질환 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 통합적으로 관리하는 것이 쉽지 않다. 다섯째, 개인의 유전적, 환경적 요인을 고려한 맞춤형 예방 및 치료 전략 개발이 필요하지만, 이를 위한 충분한 데이터와 방법론이 부족하다. 여섯째, 근감소증 예방과 관리를 위한 장기적이고 지속 가능한 생활습관 중재 방법의 개발과 실행이 어렵다.

도전 극복 방향

근감소증 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 국제적 협력을 통해 근감소증의 정의와 진단 기준을 표준화하고 지속적으로 개선한다. 둘째, 첨단 영상 기술(예: CT, MRI)과 인공지능을 결합하여 근육량과 질을 정확하게 평가할 수 있는 새로운 방법을 개발한다. 셋째, 오믹스(omics) 기술을 활용하여 근감소증의 분자 메커니즘을 종합적으로 규명하고, 이를 바탕으로 새로운 치료 표적을 발굴한다. 넷째, 대규모 코호트 연구와 빅데이터 분석을 통해 근감소증과 다른 만성 질환 간의 상호작용을 체계적으로 연구한다. 다섯째, 유전체학, 대사체학, 마이크로바이옴 등 다양한 분야의 데이터를 통합하여 개인맞춤형 근감소증 예방 및 치료 전략을 개발한다. 여섯째, 행동경제학과 디지털 헬스케어 기술을 활용하여 효과적이고 지속 가능한 생활습관 중재 프로그램을 개발하고 실행한다.

예상 성과물
근감소증 연구의 예상 성과물은 다음과 같다. 첫째, 근감소증의 조기 진단을 위한 새로운 바이오마커와 진단 키트. 둘째, 인공지능 기반의 근육량 및 질 평가 소프트웨어. 셋째, 근감소증 예방 및 치료를 위한 새로운 약물. 넷째, 개인맞춤형 운동-영양 중재 프로그램 및 가이드라인. 다섯째, 근감소증 관리를 위한 웨어러블 기기와 모바일 앱. 여섯째, 근감소증 위험 예측 알고리즘. 이러한 성과물들은 의료기관, 제약회사, 건강관리서비스제공업체, 식품회사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 근감소증 연구의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 근육생리학과 노화 과정에 대한 이해를 크게 증진시킬 수 있다. 둘째, 근감소증의 분자메커니즘 규명을 통해 노화 관련 질환에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있다. 셋째, 근감소증 진단 및 모니터링을 위한 첨단 기술(예: AI 기반 영상 분석, 웨어러블 센서)의 발전을 촉진할 수 있다. 넷째, 근감소증 치료를 위한 혁신적인 약물 개발 플랫폼을 구축할 수 있다. 다섯째, 개인맞춤형 건강관리를 위한 다양한 기술(예: 유전체 분석, 대사체 분석, 마이크로바이옴 분석)의 통합을 가속화할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 근감소증 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 근감소증의 조기 진단과 효과적인 관리를 통해 노인 의료비를 크게 절감할 수 있다. 둘째, 노인의 신체 기능과 삶의 질을 향상시켜 사회적 부양 부담을 줄일 수 있다. 셋째, 근감소증 관련 제품과 서비스 시장의 성장을 통해 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있다. 넷째, 건강한 노화에 대한 인식 제고를 통해 예방적 건강관리 문화를 확산시킬 수 있다. 다섯째, 근감소증 관리를 통해 노인의 사회 참여와 생산성을 증진시켜 고령화 사회의 지속 가능성을 높일 수 있다.

구분	키워드
국문	근감소증, 근육 건강, 노화, 근력, 신체 기능, 영양, 운동, 바이오마커, 진단, 예방, 치료, 맞춤의학
영문	Sarcopenia, Muscle health, Aging, Muscle strength, Physical function, Nutrition, Exercise, Biomarker, Diagnosis, Prevention, Treatment, Personalized medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2019	6008	Cruz-Jentoft, AJ et al.	Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis	Age And Ageing	10.1093/ageing/afy169
2	2014	2657	Chen, LK et al.	Sarcopenia in Asia: Consensus Report of the Asian Working Group for Sarcopenia	Journal of The American Medical Directors Association	10.1016/j.jamda.2013.11.025
3	2020	2441	Chen, LK et al.	Asian Working Group for Sarcopenia: 2019 Consensus Update on Sarcopenia Diagnosis and Treatment	Journal of The American Medical Directors Association	10.1016/j.jamda.2019.12.012
4	2013	1741	Martin, L et al.	Cancer Cachexia in the Age of Obesity: Skeletal Muscle Depletion Is a Powerful Prognostic Factor, Independent of Body Mass Index	Journal of Clinical Oncology	10.1200/JCO.2012.45.2722
5	2019	1515	Cruz-Jentoft, AJ and Sayer, AA	Sarcopenia	Lancet	10.1016/S0140-6736(19)31138-9
6	2013	1447	Bauer, J et al.	Evidence-Based Recommendations for Optimal Dietary Protein Intake in Older People: A Position Paper From the PROT-AGE Study Group	Journal of The American Medical Directors Association	10.1016/j.jamda.2013.05.021
7	2014	1437	Studenski, SA et al.	The FNIH Sarcopenia Project: Rationale, Study Description, Conference Recommendations, and Final Estimates	Journals of Gerontology Series A-Biological Sciences And Medical Sciences	10.1093/gerona/glu010
8	2014	1429	Kweon, S et al.	Data Resource Profile: The Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES)	International Journal of Epidemiology	10.1093/ije/dyt228
9	2014	1243	Cruz-Jentoft, AJ et al.	Prevalence of and interventions for sarcopenia in ageing adults: a systematic review. Report of the International Sarcopenia Initiative (EWGSOP and IWGS)	Age And Ageing	10.1093/ageing/afu115
10	2015	1140	Leong, DP et al.	Prognostic value of grip strength: findings from the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) study	Lancet	10.1016/S0140-6736(14)62000-6

6.4.8.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	76.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.98	S2	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.97	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	11.02	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	14.14	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.69	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	16.88	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	29.44	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	22.92	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.48	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.27	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.60	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	11,166.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	3.89	Q3	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	1.44	Q4	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.14	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.11	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	137.48	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	303.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	6.83	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	8.67	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	19.27	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	9.59	Q4	16.87	14.46

6.4.9 CRISPR 기반 정밀 유전체 편집 기술

6.4.9.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	767
기술명(국문)	CRISPR 기반 정밀 유전체 편집 기술
기술명(영문)	CRISPR-based Precision Genome Editing Technology
기술명 상세 (국문)	CRISPR-Cas 시스템을 활용한 고효율 정밀 유전체 편집 및 진단 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of High-efficiency Precision Genome Editing and Diagnostic Technology Using CRISPR-Cas Systems

정의 및 개념
CRISPR-Cas 시스템은 박테리아와 고세균의 적응면역 시스템에서 유래한 유전체 편집 도구로, 특정 DNA 서열을 인식하고 절단하는 능력을 가지고 있다. 이 시스템은 가이드 RNA (gRNA)와 Cas 단백질로 구성되며, 다양한 유전체 조작 기술의 기반이 된다. 주요 세부기술로는 유전자 삽입, 삭제, 치환 등의 편집 기술, 염기 편집기 (base editor), 프라임 편집기 (prime editor), 그리고 CRISPR 기반 진단 기술 등이 있다.

필요성
CRISPR-Cas 시스템 기반 유전체 편집 기술은 다음과 같은 이유로 필요성이 높아지고 있다. 첫째, 유전질환 치료를 위한 정밀의료 개발에 필수적이다. 둘째, 농업 분야에서 작물 개량과 식량 안보 확보에 기여할 수 있다. 셋째, 기초 생명과학 연구에서 유전자 기능 연구를 가속화할 수 있다. 넷째, 바이오산업에서 신약 개발과 바이오 소재 생산에 활용될 수 있다. 다섯째, 감염병 진단 및 대응 기술 개발에 중요한 역할을 할 수 있다. 이러한 다양한 응용 가능성으로 인해 CRISPR 기술은 현재 생명공학 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로 자리잡고 있다.

최신 동향
CRISPR-Cas 시스템의 최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 더 정밀하고 효율적인 유전체 편집을 위한 새로운 Cas 단백질 변형체 개발이 활발히 이루어지고 있다. 둘째, 염기 편집기와 프라임 편집기 등 더 정교한 편집 도구들이 개발되어 오프타겟 (off-target) 효과를 최소화하고 있다. 셋째, CRISPR 기반 진단 기술이 발전하여 COVID-19를 비롯한 감염병 진단에 활용되고 있다. 넷째, 유전자 치료를 위한 생체내 (in vivo) 전달시스템 개발이 진행 중이다. 다섯째, 다중 유전자 편집과 대규모 스크리닝 기술이 발전하고 있다. 여섯째, 에피지놈 편집과 전사 조절 등 새로운 응용 분야가 확대되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 초정밀 CRISPR 시스템 개발 ❏ 연구내용: 오프타겟 효과를 완전히 제거하고 온타겟 (on-target) 효율을 극대화하는 새로운 Cas 변형체와 가이드 RNA 설계 기술을 개발한다. ❏ 과제명: 다중 유전자 동시 편집 기술 고도화 ❏ 연구내용: 복잡한 유전적 질환 치료를 위해 여러 유전자를 동시에 정밀하게 편집할 수 있는 기술을 개발한다. ❏ 과제명: 생체 내 유전체 편집 효율 향상 ❏ 연구내용: 생체 내에서 안전하고 효율적으로 CRISPR 시스템을 전달할 수 있는 나노입자 또는 바이러스 벡터 시스템을 개발한다. ❏ 과제명: CRISPR 기반 초고감도 진단 플랫폼 구축 ❏ 연구내용: 단일 분자 수준의 핵산을 검출할 수 있는 CRISPR 기반 진단 시스템을 개발하여 조기 질병 진단에 활용한다. ❏ 과제명: 에피지놈 편집 기술 개발 ❏ 연구내용: DNA 메틸화, 히스톤 수식 등을 정밀하게 조절할 수 있는 CRISPR 기반 에피지놈 편집 도구를 개발한다. ❏ 과제명: CRISPR 기반 유전자 회로 설계 ❏ 연구내용: 복잡한 세포 기능을 제어할 수 있는 인공 유전자 회로를 CRISPR 시스템을 이용해 설계하고 구현한다. ❏ 과제명: 식물 유전체 편집 최적화 ❏ 연구내용: 작물의 수확량 증대, 병해충 저항성 향상 등을 위한 맞춤형 CRISPR 시스템을 개발하고 최적화한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

CRISPR-Cas 시스템의 발전에도 불구하고 여전히 해결해야 할 기술적 난제들이 존재한다. 첫째, 오프타겟 효과의 완전한 제거가 필요하다. 현재의 기술로도 오프타겟 편집이 발생하며, 이는 안전성 문제를 야기할 수 있다. 둘째, 대형 DNA 서열의 삽입이나 교체에 대한 효율성 향상이 필요하다. 현재 기술로는 작은 변화는 쉽게 만들 수 있지만, 큰 유전자 삽입은 여전히 어렵다. 셋째, 생체 내 전달시스템의 개선이 필요하다. 생체 내에서 특정 조직이나 세포로 CRISPR 시스템을 효율적으로 전달하는 것은 여전히 도전적인 과제이다. 넷째, 면역 반응 문제를 해결해야 한다. Cas9 단백질에 대한 면역 반응이 치료 효과를 저해할 수 있다. 다섯째, 윤리적 문제에 대한 해결책이 필요하다. 특히 생식세포 편집과 관련된 윤리적 논란이 있다.

도전 극복 방향
이러한 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 인공지능과 기계학습을 활용하여 더 정확한 가이드 RNA 설계와 오프타겟 예측 모델을 개발한다. 둘째, 새로운 Cas 단백질 변형체와 프라임 편집 기술을 개발하여 대형 DNA 서열의 정확한 삽입과 교체를 가능하게 한다. 셋째, 나노기술과 생체재료공학을 접목하여 더 효율적이고 안전한 생체 내 전달시스템을 개발한다. 넷째, 면역 반응을 최소화하는 Cas 단백질 변형체나 비면역원성 전달체를 개발한다. 다섯째, 국제적인 윤리 가이드라인을 수립하고, 사회적 합의를 통해 CRISPR 기술의 책임있는 사용 방안을 마련한다.

예상 성과물
CRISPR-Cas 시스템 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 초정밀 유전체 편집 도구 키트가 개발될 것이다. 둘째, 유전질환 치료를 위한 새로운 유전자 치료제가 개발될 것이다. 셋째, 고효율, 저비용의 CRISPR 기반 진단 키트가 상용화될 것이다. 넷째, 맞춤형 작물 개량 플랫폼이 구축될 것이다. 다섯째, 신약 개발을 위한 CRISPR 기반 스크리닝 시스템이 개발될 것이다. 이러한 성과물들은 의료, 농업, 바이오산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: CRISPR-Cas 시스템 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 유전체 편집의 정확성과 효율성이 크게 향상되어 유전자 기능 연구가 가속화될 것이다. 둘째, 복잡한 유전질환의 메커니즘 이해와 치료법 개발이 가능해질 것이다. 셋째, 작물의 유전적 개량 속도가 빨라져 식량 안보에 기여할 것이다. 넷째, 바이오 소재 생산을 위한 미생물 공학이 발전할 것이다. 다섯째, 초고감도 분자 진단 기술의 발전으로 질병의 조기 진단과 정밀 의료가 가능해질 것이다. ❏ 경제·사회 측면: CRISPR-Cas 시스템의 발전은 다음과 같은 경제 사회적 효과를 가져올 것으로 기대된다. 첫째, 유전질환 치료제 개발로 인한 의료비 절감과 삶의 질 향상이 이루어질 것이다. 둘째, 농작물 생산성 향상으로 식량 안보가 강화되고 농업 경쟁력이 높아질 것이다. 셋째, CRISPR 기반 진단 기술의 발전으로 감염병에 대한 신속한 대응이 가능해져 사회적 비용을 절감할 수 있을 것이다. 넷째, 바이오 산업의 성장으로 새로운 일자리가 창출되고 경제 성장이 촉진될 것이다. 다섯째, 정밀의료의 발전으로 개인별 맞춤의료서비스가 가능해져 의료의 질이 향상될 것이다.

구분	키워드
국문	CRISPR-Cas9, 유전체 편집, 염기 편집기, 프라임 편집기, 오프타겟, 가이드 RNA, 유전자 치료, 나노입자 전달, 에피지놈 편집, CRISPR 진단
영문	CRISPR-Cas9, Genome editing, Base editor, Prime editor, Off-target, Guide RNA, Gene therapy, Nanoparticle delivery, Epigenome editing, CRISPR diagnostics

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	10362	Cong, L et al.	Multiplex Genome Engineering Using CRISPR/Cas Systems	Science	10.1126/science.1231143
2	2012	9982	Jinek, M et al.	A Programmable Dual-RNA-Guided DNA Endonuclease in Adaptive Bacterial Immunity	Science	10.1126/science.1225829
3	2013	7155	Ran, FA et al.	Genome engineering using the CRISPR-Cas9 system	Nature Protocols	10.1038/nprot.2013.143
4	2013	6554	Mali, P et al.	RNA-Guided Human Genome Engineering via Cas9	Science	10.1126/science.1232033
5	2014	3966	Doudna, JA and Charpentier, E	The new frontier of genome engineering with CRISPR-Cas9	Science	10.1126/science.1258096
6	2014	3714	Hsu, PD et al.	Development and Applications of CRISPR-Cas9 for Genome Engineering	Cell	10.1016/j.cell.2014.05.010
7	2014	3388	Shalem, O et al.	Genome-Scale CRISPR-Cas9 Knockout Screening in Human Cells	Science	10.1126/science.1247005
8	2013	3137	Qi, LS et al.	Repurposing CRISPR as an RNA-Guided Platform for Sequence-Specific Control of Gene Expression	Cell	10.1016/j.cell.2013.02.022
9	2013	3125	Hsu, PD et al.	DNA targeting specificity of RNA-guided Cas9 nucleases	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.2647
10	2016	2914	Komor, AC et al.	Programmable editing of a target base in genomic DNA without double-stranded DNA cleavage	Nature	10.1038/nature17946

6.4.9.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	87.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.02	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.86	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	10.32	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.28	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	25.17	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	35.66	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	33.24	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	25.78	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.07	Q4	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.56	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	16,866.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	41.85	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	29.53	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.30	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.16	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	353.40	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	902.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	4.34	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	4.77	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	35.85	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	23.16	Q1	16.87	14.46

6.4.10 암 대사 재프로그래밍 제어 기술

6.4.10.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	791
기술명(국문)	암 대사 재프로그래밍 제어 기술
기술명(영문)	Cancer Metabolic Reprogramming Control Technology
기술명 상세 (국문)	암세포 대사 재프로그래밍 메커니즘 규명 및 표적화를 통한 항암 치료법 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Cancer Therapy by Elucidating and Targeting Mechanisms of Cancer Cell Metabolic Reprogramming

정의 및 개념
암 대사 재프로그래밍은 암세포가 정상세포와 다른 대사 경로를 활용하여 빠른 증식과 생존을 유지하는 현상을 말한다. 주요 특징으로는 와버그 효과(Warburg effect)로 알려진 호기성 해당작용(aerobic glycolysis) 증가, 글루타민 대사(glutamine metabolism) 활성화, 지질 대사(lipid metabolism) 변화 등이 있다. 이러한 대사 변화는 암세포의 성장, 전이, 약물 내성 등 다양한 악성 표현형과 연관되어 있다.

필요성
암 대사 재프로그래밍 연구는 다음과 같은 이유로 필요하다. 첫째, 기존 항암 치료의 한계를 극복하기 위한 새로운 치료 표적을 제공한다. 둘째, 암세포의 생존 및 증식 메커니즘을 이해하여 보다 효과적인 치료 전략을 수립할 수 있다. 셋째, 암 진단 및 예후 예측을 위한 새로운 바이오마커 개발에 활용될 수 있다. 넷째, 정상세포와 구별되는 암세포 특이적 대사 경로를 표적으로 함으로써 부작용을 최소화할 수 있는 치료법 개발이 가능하다.

최신 동향
최근 암 대사 재프로그래밍 연구의 주요 동향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 대사 분석 기술 발전으로 종양 내 대사적 이질성(metabolic heterogeneity)에 대한 이해가 깊어지고 있다. 둘째, 암세포와 면역세포 간의 대사적 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이를 통해 면역치료 효과를 높이는 전략이 모색되고 있다. 셋째, 암세포의 대사 가소성(metabolic plasticity)과 이에 따른 치료 내성 메커니즘 규명에 관심이 집중되고 있다. 넷째, 미토콘드리아 대사와 암 진행 간의 연관성에 대한 새로운 발견들이 보고되고 있다. 다섯째, 대사 중간산물(metabolic intermediates)의 신호전달 및 후성유전학적 조절 기능에 대한 연구가 확대되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 암세포 대사 가소성 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: 암세포의 대사 가소성 메커니즘을 규명하고, 이를 표적으로 하는 치료 전략을 개발한다. 대사 스트레스 조건에서 암세포의 적응 과정을 분자 수준에서 분석하고, 대사 가소성을 억제할 수 있는 약물을 스크리닝한다. ❏ 과제명: 종양 미세환경 대사 조절을 통한 면역치료 효능 증진 기술 ❏ 연구내용: 종양 미세환경의 대사적 특성이 면역세포 기능에 미치는 영향을 분석한다. 면역세포의 대사를 최적화하고 암세포의 면역회피 기전을 차단할 수 있는 대사 조절제를 개발하여 면역치료 효과를 높인다. ❏ 과제명: 암 대사 관련 후성유전학적 조절 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: 대사 중간산물에 의한 히스톤 변형(histone modification) 및 유전자 발현 조절 기전을 연구한다. 이를 통해 암 대사와 후성유전학적 변화 사이의 상호작용을 이해하고 새로운 치료 표적을 발굴한다. ❏ 과제명: 암세포 특이적 대사 경로 표적화 기술 개발 ❏ 연구내용: 정상 세포와 구별되는 암세포 특이적 대사 경로를 발굴하고, 이를 선택적으로 억제할 수 있는 약물을 개발한다. 부작용을 최소화하면서 항암 효과를 극대화할 수 있는 대사 표적 치료제를 설계한다. ❏ 과제명: 대사체학 기반 암 진단 및 예후 예측 기술 개발 ❏ 연구내용: 혈액, 소변 등의 체액에서 암 특이적 대사체 프로파일을 분석하여 조기 진단 바이오마커를 발굴한다. 또한 종양 조직의 대사체 분석을 통해 치료 반응성 및 예후를 예측할 수 있는 지표를 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
암 대사 재프로그래밍 연구에서 극복해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 종양 내 대사적 이질성으로 인해 단일 표적에 대한 치료 효과가 제한적일 수 있다. 둘째, 암세포의 대사 가소성으로 인해 특정 대사 경로 억제 시 대체 경로 활성화를 통한 내성이 발생할 수 있다. 셋째, 정상세포와 암세포의 대사 경로가 유사하여 선택적 표적화가 어려울 수 있다. 넷째, 복잡한 종양 미세환경에서 다양한 세포 유형 간의 대사적 상호작용을 이해하고 제어하는 것이 쉽지 않다. 다섯째, 대사조절제의 전신 투여 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화해야 한다.

도전 극복 방향
이러한 난제들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 대사 분석 기술을 고도화하여 종양 내 대사적 이질성을 정밀하게 파악하고, 이에 기반한 맞춤형 치료 전략을 개발한다. 둘째, 다중 표적 접근법을 통해 암세포의 대사 가소성을 극복하고, 대사 경로 간의 상호작용을 고려한 복합 치료법을 개발한다. 셋째, 암세포 특이적 대사 취약점을 발굴하고, 정상세포에 미치는 영향을 최소화할 수 있는 약물전달시스템을 개발한다. 넷째, 종양 오가노이드(tumor organoid) 등 복잡한 종양 미세환경을 모사할 수 있는 실험 모델을 개발하여 대사조절제의 효과를 정확히 평가한다. 다섯째, 나노기술을 활용한 표적지향성 약물전달시스템을 개발하여 대사조절제의 부작용을 줄이고 효과를 극대화한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 암세포 대사 재프로그래밍의 분자 메커니즘에 대한 새로운 지식. 둘째, 암 대사를 표적으로 하는 신규 항암제 후보 물질. 셋째, 대사체 기반의 암 진단 및 예후 예측 바이오마커. 넷째, 암 대사-면역 상호작용을 조절하는 면역대사 치료제. 다섯째, 암세포 대사 가소성을 억제하는 복합 치료 전략. 이러한 성과물들은 암 진단, 치료, 예후 예측 등 다양한 임상 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 암 대사에 대한 근본적인 이해를 바탕으로 암생물학 분야의 지식 확장에 기여할 수 있다. 둘째, 대사 조절을 통한 새로운 항암 치료 패러다임을 제시함으로써 난치성 암 극복에 기여할 수 있다. 셋째, 대사체학, 단일세포분석 등 첨단 분석 기술의 발전을 촉진할 수 있다. 넷째, 암 대사와 면역, 후성유전학 등 다양한 분야의 융합 연구를 활성화할 수 있다. 다섯째, 암 외 다른 질환에서의 대사 이상 연구에도 적용 가능한 기술 플랫폼을 제공할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 새로운 항암제 개발을 통해 제약 산업의 성장과 국가 경쟁력 향상에 기여할 수 있다. 둘째, 암 치료 효과 개선 및 부작용 감소로 인한 의료비 절감 효과를 기대할 수 있다. 셋째, 암 조기 진단 및 맞춤형 치료를 통해 암 환자의 생존율과 삶의 질 향상에 기여할 수 있다. 넷째, 난치성 암에 대한 새로운 치료 옵션 제공으로 사회적 부담을 경감시킬 수 있다. 다섯째, 암 대사 연구 분야의 전문 인력 양성을 통해 고급 일자리 창출에 기여할 수 있다.

구분	키워드
국문	암 대사, 대사 재프로그래밍, 와버그 효과, 대사 가소성, 종양 미세환경, 면역대사, 대사 표적 치료, 대사체학, 단일세포 대사 분석, 후성유전학적 조절
영문	Cancer metabolism, Metabolic reprogramming, Warburg effect, Metabolic plasticity, Tumor microenvironment, Immunometabolism, Metabolic targeted therapy, Metabolomics, Single-cell metabolic analysis, Epigenetic regulation

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2016	3454	Pavlova, NN and Thompson, CB	The Emerging Hallmarks of Cancer Metabolism	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2015.12.006
2	2016	2667	Liberti, MV and Locasale, JW	The Warburg Effect: How Does it Benefit Cancer Cells?	Trends in Biochemical Sciences	10.1016/j.tibs.2015.12.001
3	2013	2464	Tannahill, GM et al.	Succinate is an inflammatory signal that induces IL-1β through HIF-1α	Nature	10.1038/nature11986
4	2012	2296	Ward, PS and Thompson, CB	Metabolic Reprogramming: A Cancer Hallmark Even Warburg Did Not Anticipate	Cancer Cell	10.1016/j.ccr.2012.02.014
5	2015	1958	Chang, CH et al.	Metabolic Competition in the Tumor Microenvironment Is a Driver of Cancer Progression	Cell	10.1016/j.cell.2015.08.016
6	2014	1798	Colegio, OR et al.	Functional polarization of tumour-associated macrophages by tumour-derived lactic acid	Nature	10.1038/nature13490
7	2016	1780	DeBerardinis, RJ and Chandel, NS	Fundamentals of cancer metabolism	Science Advances	10.1126/sciadv.1600200
8	2016	1729	O'Neill, LAJ et al.	A guide to immunometabolism for immunologists	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri.2016.70
9	2013	1475	Chang, CH et al.	Posttranscriptional Control of T Cell Effector Function by Aerobic Glycolysis	Cell	10.1016/j.cell.2013.05.016
10	2013	1406	Son, J et al.	Glutamine supports pancreatic cancer growth through a KRAS-regulated metabolic pathway	Nature	10.1038/nature12040

6.4.10.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	96.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	10.12	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	34.87	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.92	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	20.62	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	32.85	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	26.72	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	20.88	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.37	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.73	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	521.00	Q4	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	21.32	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	9.89	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	3.69	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.24	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	147.86	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	512.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.58	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.55	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	19.94	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	16.89	Q2	16.87	14.46

6.4.11 아토피 피부염 치료 혁신 기술 개발

6.4.11.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	833
기술명(국문)	아토피 피부염 치료 혁신 기술 개발
기술명(영문)	Innovative Atopic Dermatitis Treatment Technology Development
기술명 상세 (국문)	아토피 피부염 치료를 위한 면역 조절 및 피부 장벽 개선 혁신 기술 개발 연구
기술명 상세 (영문)	Research on Innovative Technologies for Immune Modulation and Skin Barrier Improvement in Atopic Dermatitis Treatment

정의 및 개념
아토피 피부염(Atopic Dermatitis, AD)은 만성 염증성 피부 질환으로, 피부장벽 기능 이상과 면역체계의 과민반응이 특징이다. 이 연구 분야는 AD의 병리 기전을 이해하고, 새로운 치료법을 개발하는 것을 목표로 한다. 주요 연구 영역으로는 면역조절제(예: JAK 억제제, 항체 치료제), 피부장벽 기능 개선, 미생물군집 조절, 그리고 가려움증 제어 기술 등이 포함된다.

필요성
AD는 전 세계적으로 유병률이 증가하고 있으며, 삶의 질에 심각한 영향을 미치는 질환이다. 기존 치료법의 한계와 부작용으로 인해 새로운 접근법이 필요하다. 특히, 면역체계와 피부장벽 기능을 동시에 개선할 수 있는 혁신적인 치료법 개발이 요구된다. 또한, 개인화된 치료 전략과 장기적인 질병 관리 방법의 필요성이 증가하고 있다. AD의 복잡한 병리 기전에 대한 이해가 깊어짐에 따라, 이를 바탕으로 한 새로운 치료 타겟과 기술 개발이 주목받고 있다.

최신 동향
최근 AD 치료 연구의 주요 동향은 다음과 같다. 첫째, JAK 억제제(예: 아브로시티닙, 우파다시티닙)의 개발과 임상시험이 활발히 진행되고 있다. 둘째, 듀필루맙(Dupilumab)과 같은 표적 항체치료제의 효과와 안전성에 대한 장기 연구가 이루어지고 있다. 셋째, 피부 미생물군집 조절을 통한 새로운 치료 접근법이 연구되고 있다. 넷째, 가려움증 제어를 위한 신경-면역 상호작용 연구가 진행 중이다. 다섯째, 피부장벽 기능 개선을 위한 새로운 유연제와 치료제 개발이 이루어지고 있다. 여섯째, 개인화된 치료를 위한 AD 아형(subtype) 분류 및 바이오마커 연구가 활발히 진행되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: JAK 억제제 최적화 및 장기 안전성 평가, 내용: JAK 억제제의 효능을 극대화하고 부작용을 최소화하는 연구를 수행한다. 장기 사용에 따른 안전성을 평가하고, 개인별 최적 용량 결정 방법을 개발한다. ❏ 과제명: 피부장벽 기능 강화 신소재 개발, 내용: 피부장벽 기능을 효과적으로 개선할 수 있는 새로운 소재를 개발한다. 피부 투과성, 보습력, 항염증 효과를 동시에 갖춘 복합 기능성 소재를 연구한다. ❏ 과제명: 미생물군집 기반 AD 치료법 개발, 내용: 피부 미생물군집 분석을 통해 AD 발병 및 진행과 관련된 핵심 미생물을 식별한다. 이를 바탕으로 프로바이오틱스 또는 항균 치료법을 개발한다. ❏ 과제명: 신경-면역 상호작용 조절을 통한 가려움증 제어, 내용: 가려움증 발생 메커니즘에서 신경-면역 상호작용의 역할을 규명한다. 이를 바탕으로 새로운 항가려움 치료제를 개발한다. ❏ 과제명: AD 아형별 맞춤형 치료 전략 개발, 내용: AD의 다양한 아형을 정의하고 각 아형별 특성을 분석한다. 아형별 최적 치료법을 개발하고 임상 적용 가이드라인을 수립한다. ❏ 과제명: AD 예방 및 조기 개입 전략 연구, 내용: AD 발병 위험 요인을 식별하고 예방 전략을 개발한다. 조기 진단 바이오마커를 발굴하고 초기 단계 개입 방법을 연구한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
AD 치료 기술 개발에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, 장기간 사용 가능한 안전하고 효과적인 전신 치료제 개발이다. 특히 JAK 억제제의 장기 안전성과 관련된 우려를 해소해야 한다. 둘째, 개인별 맞춤형 치료 전략 수립을 위한 정확한 AD 아형 분류 및 바이오마커 개발이다. 셋째, 피부장벽 기능과 면역 조절을 동시에 개선할 수 있는 복합 작용 치료제 개발이다. 넷째, 가려움증의 신경-면역 상호작용 메커니즘 규명과 이를 타겟으로 하는 새로운 치료법 개발이다. 다섯째, 피부 미생물군집 조절을 통한 AD 예방 및 치료 전략 수립이다. 여섯째, AD의 만성화 및 재발 방지를 위한 장기적인 질병 관리 방법 개발이다.

도전 극복 방향
이러한 도전 과제들을 극복하기 위해 다음과 같은 접근이 필요하다. 첫째, 다학제간 협력 연구를 통해 면역학, 피부과학, 미생물학, 신경과학 등 다양한 분야의 지식을 통합해야 한다. 둘째, 대규모 장기 추적 연구를 통해 치료제의 안전성과 효과를 지속적으로 평가해야 한다. 셋째, 인공지능과 빅데이터 분석을 활용하여 AD 아형 분류 및 개인화된 치료법 개발을 가속화해야 한다. 넷째, 새로운 약물전달시스템과 나노기술을 활용하여 피부장벽 투과성과 약물 효과를 개선해야 한다. 다섯째, 마이크로바이옴 연구와 프로바이오틱스 개발을 통해 피부 미생물군집 조절 전략을 수립해야 한다. 여섯째, 환자 중심의 연구 설계와 삶의 질 평가를 통해 실질적인 치료 효과를 검증해야 한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 장기 사용이 가능한 새로운 JAK 억제제 및 표적 치료제. 둘째, AD 아형별 맞춤형 치료 가이드라인. 셋째, 피부장벽 기능 개선을 위한 신소재 및 제품. 넷째, 가려움증 제어를 위한 새로운 항가려움 치료제. 다섯째, 피부 미생물군집 조절을 위한 프로바이오틱스 제품. 여섯째, AD 조기 진단 및 모니터링을 위한 바이오마커 키트. 이러한 성과물들은 AD 환자의 치료와 삶의 질 개선에 직접적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 다른 염증성 피부 질환 치료에도 응용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, AD의 복잡한 병리 기전에 대한 이해가 깊어져 새로운 치료 타겟 발굴이 가능해질 것이다. 둘째, 면역 조절과 피부장벽 기능 개선을 동시에 달성할 수 있는 혁신적인 치료 기술이 개발될 것이다. 셋째, 피부 미생물군집과 면역체계의 상호작용에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 넷째, 가려움증의 신경-면역 상호작용 메커니즘 규명을 통해 만성 가려움증 치료의 새로운 패러다임이 제시될 것이다. 다섯째, 개인화 의학 접근법을 통해 AD 치료의 정밀도와 효과가 크게 향상될 것이다. 여섯째, 새로운 약물전달시스템과 나노기술의 발전으로 피부질환 치료 기술이 전반적으로 향상될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, AD 환자들의 삶의 질이 크게 개선되어 사회경제적 생산성이 향상될 것이다. 둘째, 효과적인 AD 치료 및 관리를 통해 의료비 지출이 감소하고 의료 시스템의 부담이 줄어들 것이다. 셋째, 새로운 치료제와 기술의 개발로 관련 산업의 성장과 일자리 창출이 기대된다. 넷째, AD 관련 스티그마(stigma)가 감소하여 환자들의 사회 참여가 증가할 것이다. 다섯째, 개인화된 치료 접근법의 발전으로 의료 서비스의 질이 전반적으로 향상될 것이다. 여섯째, AD 연구 성과를 바탕으로 다른 만성 염증성 질환에 대한 이해와 치료법 개발이 가속화될 것이다.

구분	키워드
국문	아토피 피부염, 면역 조절, 피부 장벽, JAK 억제제, 가려움증, 미생물군집, 맞춤형 치료, 바이오마커, 신경-면역 상호작용, 만성 염증
영문	Atopic Dermatitis, Immune Modulation, Skin Barrier, JAK Inhibitors, Pruritus, Microbiome, Personalized Treatment, Biomarkers, Neuro-immune Interaction, Chronic Inflammation

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2016	1243	Weidinger, S and Novak, N	Atopic dermatitis	Lancet	10.1016/S0140-6736(15)00149-X
2	2016	1226	Simpson, EL et al.	Two Phase 3 Trials of Dupilumab versus Placebo in Atopic Dermatitis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1610020
3	2012	1150	Kong, HDH et al.	Temporal shifts in the skin microbiome associated with disease flares and treatment in children with atopic dermatitis	Genome Research	10.1101/gr.131029.111
4	2014	980	Beck, LA et al.	Dupilumab Treatment in Adults with Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1314768
5	2014	880	Hay, RJ et al.	The Global Burden of Skin Disease in 2010: An Analysis of the Prevalence and Impact of Skin Conditions	Journal of Investigative Dermatology	10.1038/jid.2013.446
6	2014	833	Eichenfield, LF et al.	Guidelines of care for the management of atopic dermatitis Section 2. Management and treatment of atopic dermatitis with topical therapies	Journal of The American Academy of Dermatology	10.1016/j.jaad.2014.03.023
7	2017	775	Blauvelt, A et al.	Long-term management of moderate-to-severe atopic dermatitis with dupilumab and concomitant topical corticosteroids (LIBERTY AD CHRONOS): a 1-year, randomised, double-blinded, placebo-controlled, phase 3 trial	Lancet	10.1016/S0140-6736(17)31191-1
8	2014	772	Eichenfield, LF et al.	Guidelines of care for the management of atopic dermatitis Section 1. Diagnosis and assessment of atopic dermatitis	Journal of The American Academy of Dermatology	10.1016/j.jaad.2013.10.010
9	2020	732	Langan, SM et al.	Atopic dermatitis	Lancet	””
10	2015	695	Nutten, S	Atopic Dermatitis: Global Epidemiology and Risk Factors	Annals of Nutrition And Metabolism	10.1159/000370220

6.4.11.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	74.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.60	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	3.12	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	6.04	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.08	Q2	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	7.45	Q2	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	19.09	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	15.90	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	16.65	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	1.93	Q4	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.43	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	7,575.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	15.05	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	7.81	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.06	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.22	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	240.55	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	500.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	10.27	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	10.72	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	5.39	Q4	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	5.51	Q4	16.87	14.46

6.4.12 특발성 폐섬유증 치료기술 개발 연구

6.4.12.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	840
기술명(국문)	특발성 폐섬유증 치료기술 개발 연구
기술명(영문)	Research on Idiopathic Pulmonary Fibrosis Treatment Technologies
기술명 상세 (국문)	특발성 폐섬유증의 병인 규명 및 새로운 치료법 개발을 위한 다학제적 연구
기술명 상세 (영문)	Multidisciplinary Research for Elucidating Pathogenesis and Developing Novel Therapies for Idiopathic Pulmonary Fibrosis

정의 및 개념
특발성 폐섬유증(Idiopathic Pulmonary Fibrosis, IPF)은 원인 불명의 만성 진행성 폐 질환으로, 폐 조직의 비정상적인 섬유화와 구조적 변형을 특징으로 한다. 이 연구는 IPF의 병인 기전을 규명하고, 새로운 진단 방법과 치료 전략을 개발하는 것을 목표로 한다. 주요 연구 영역으로는 폐 상피세포 손상, 섬유아세포 활성화, 세포외 기질 재구성, 염증 반응, 산화 스트레스, 그리고 유전적 요인 등이 포함된다.

필요성
IPF는 예후가 불량하고 현재 가용한 치료법이 제한적이어서 새로운 치료 접근법 개발이 시급하다. 고령화 사회로 인한 IPF 발병률 증가와 함께, 이 질환의 사회경제적 부담이 커지고 있다. 또한, COVID-19 팬데믹으로 인해 폐섬유증에 대한 관심이 높아졌으며, IPF 연구를 통해 얻은 지식이 다른 형태의 폐섬유증 치료에도 적용될 수 있어 그 중요성이 더욱 부각되고 있다.

최신 동향
최근 IPF 연구의 주요 동향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 RNA 시퀀싱 기술을 이용한 IPF 폐 조직의 세포 수준 분석이 활발히 이루어지고 있다. 둘째, 폐 상피세포의 노화와 세포사멸이 IPF 발병에 중요한 역할을 한다는 증거가 축적되고 있다. 셋째, 항섬유화 약물인 닌테다닙(nintedanib)과 피르페니돈(pirfenidone)의 효과와 안전성에 대한 대규모 임상 연구가 진행되고 있다. 넷째, 폐 마이크로바이옴과 IPF 진행 사이의 연관성에 대한 연구가 증가하고 있다. 다섯째, 바이오마커 개발을 통한 IPF의 조기 진단과 예후 예측 연구가 활발히 진행되고 있다.

연구 목표

과제명 : IPF 발병 기전에서 상피-간엽 전환(EMT) 과정의 역할 규명 ❏ 연구내용: EMT 관련 유전자와 단백질의 발현 패턴을 분석하고, EMT 억제를 통한 IPF 진행 억제 가능성을 탐색한다. ❏ 과제명: 폐 섬유아세포의 활성화 조절 메커니즘 연구 ❏ 연구내용: TGF-β 신호전달 경로와 관련된 새로운 조절 인자를 발굴하고, 이를 표적으로 하는 치료제 개발 가능성을 평가한다. ❏ 과제명: IPF에서의 면역세포 역할 규명 및 면역 조절 치료법 개발 ❏ 연구내용: 폐 조직 내 면역세포의 분포와 기능을 분석하고, 면역 반응 조절을 통한 IPF 치료 전략을 수립한다. ❏ 과제명: IPF 조기 진단을 위한 혈액 기반 바이오마커 개발 ❏ 연구내용: 순환 마이크로RNA, 단백질, 세포외 소포체 등을 분석하여 IPF의 조기 진단과 예후 예측에 활용 가능한 바이오마커를 발굴한다. ❏ 과제명: 인공지능 기반 IPF 영상 진단 시스템 개발 ❏ 연구내용: 고해상도 CT 영상을 딥러닝 알고리즘으로 분석하여 IPF의 조기 진단과 병변 진행 모니터링이 가능한 AI 시스템을 개발한다. ❏ 과제명: IPF 치료를 위한 줄기세포 기반 재생 의학 연구 ❏ 연구내용: 중간엽 줄기세포나 유도만능줄기세포를 이용한 폐 조직 재생 기술을 개발하고, 그 안전성과 유효성을 평가한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
IPF 연구에서 직면한 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, IPF의 초기 단계를 감지할 수 있는 민감하고 특이적인 진단 방법의 부재이다. 둘째, 폐 섬유화 과정의 비가역성으로 인해 질병의 진행을 효과적으로 멈추거나 되돌리는 것이 어렵다. 셋째, IPF의 다양한 표현형과 진행 속도로 인해 개별 환자에 맞는 맞춤형 치료 전략 수립이 어렵다. 넷째, 폐 조직의 복잡한 구조와 기능으로 인해 실험 환경 (in vitro) 모델이나 동물 모델에서 얻은 결과를 인간에게 적용하는 데 한계가 있다. 다섯째, 폐 섬유화 과정에 관여하는 다양한 세포 유형과 신호전달 경로의 복잡한 상호작용을 종합적으로 이해하고 조절하는 것이 어렵다.

도전 극복 방향
이러한 난제들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 분석 기술과 다중 오믹스 접근법을 통해 IPF의 분자적 메커니즘을 더욱 정밀하게 이해한다. 둘째, 인공지능과 빅데이터 분석을 활용하여 IPF의 조기 진단과 예후 예측 모델을 개발한다. 셋째, 오가노이드나 폐-온-어-칩과 같은 고급 실험 환경 (in vitro) 모델을 개발하여 인간 폐 조직의 복잡성을 더 잘 반영할 수 있게 한다. 넷째, 다양한 작용 기전을 가진 약물의 병용 요법을 통해 IPF의 다면적 특성에 대응한다. 다섯째, 정밀의학 접근법을 도입하여 개별 환자의 유전적, 환경적 요인을 고려한 맞춤형 치료 전략을 수립한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, IPF의 분자적 병인에 대한 새로운 통찰을 제공하는 과학적 발견들. 둘째, IPF의 조기 진단과 예후 예측에 활용할 수 있는 새로운 바이오마커. 셋째, IPF 치료를 위한 새로운 약물 후보 물질이나 치료 전략. 넷째, IPF 진단을 위한 AI 기반 영상 분석 소프트웨어. 다섯째, IPF 연구를 위한 개선된 실험 모델 시스템. 이러한 성과물들은 IPF 환자의 진단과 치료에 직접 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 다른 형태의 폐섬유증이나 만성 폐질환 연구에도 적용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 폐 섬유화의 분자적 메커니즘에 대한 이해가 크게 향상될 것이다. 둘째, 단일세포 수준의 분석 기술과 다중 오믹스 접근법의 발전으로 복잡한 생물학적 과정을 더욱 정밀하게 연구할 수 있게 될 것이다. 셋째, 인공지능과 빅데이터 분석 기술의 의학적 응용이 더욱 확대될 것이다. 넷째, 오가노이드나 조직-온-어-칩과 같은 고급 실험 환경 (in vitro) 모델 시스템의 개발이 가속화될 것이다. 다섯째, 정밀의학과 맞춤형 치료 접근법의 실현 가능성이 높아질 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, IPF의 조기 진단과 효과적인 치료를 통해 환자의 삶의 질이 향상되고 의료비용이 절감될 것이다. 둘째, IPF 관련 신약과 진단 기술의 개발로 새로운 의료 산업 분야가 창출될 수 있다. 셋째, IPF 연구에서 얻은 지식과 기술이 다른 만성 폐질환이나 섬유화 질환 연구에도 적용되어 전반적인 의료 기술 발전에 기여할 것이다. 넷째, 정밀의학의 발전으로 의료 자원의 효율적 분배가 가능해져 사회적 비용을 절감할 수 있다. 다섯째, IPF에 대한 이해 증진과 새로운 치료법 개발로 환자와 가족들의 심리적 부담이 경감될 것이다.

구분	키워드
국문	특발성 폐섬유증, 폐 섬유화, 항섬유화 치료, 바이오마커, 정밀의학, 단일세포 분석, 인공지능 진단, 오가노이드, 줄기세포 치료, 면역 조절
영문	Idiopathic Pulmonary Fibrosis, Lung Fibrosis, Antifibrotic Therapy, Biomarkers, Precision Medicine, Single-cell Analysis, AI Diagnosis, Organoids, Stem Cell Therapy, Immune Modulation

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	2909	Richeldi, L et al.	Efficacy and Safety of Nintedanib in Idiopathic Pulmonary Fibrosis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1402584
2	2013	2658	Travis, WD et al.	An Official American Thoracic Society/European Respiratory Society Statement: Update of the International Multidisciplinary Classification of the Idiopathic Interstitial Pneumonias	American Journal of Respiratory And Critical Care Medicine	10.1164/rccm.201308-1483ST
3	2014	2552	King, TE et al.	A Phase 3 Trial of Pirfenidone in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1402582
4	2012	2321	Wynn, TA and Ramalingam, TR	Mechanisms of fibrosis: therapeutic translation for fibrotic disease	Nature Medicine	10.1038/nm.2807
5	2018	2185	Raghu, G et al.	Diagnosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis An Official ATS/ERS/JRS/ALAT Clinical Practice Guideline	American Journal of Respiratory And Critical Care Medicine	10.1164/rccm.201807-1255ST
6	2015	1304	Raghu, G et al.	An Official ATS/ERS/JRS/ALAT Clinical Practice Guideline: Treatment of Idiopathic Pulmonary Fibrosis An Update of the 2011 Clinical Practice Guideline	American Journal of Respiratory And Critical Care Medicine	10.1164/rccm.201506-1063ST
7	2012	1153	Raghu, G et al.	Prednisone, Azathioprine, and N-Acetylcysteine for Pulmonary Fibrosis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1113354
8	2019	1108	Flaherty, KR et al.	Nintedanib in Progressive Fibrosing Interstitial Lung Diseases	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1908681
9	2017	1066	Richeldi, L et al.	Idiopathic pulmonary fibrosis	Lancet	10.1016/S0140-6736(17)30866-8
10	2018	955	Lederer, DJ and Martinez, FJ	Idiopathic Pulmonary Fibrosis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMra1705751

6.4.12.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	73.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.89	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	5.09	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	7.60	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.65	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	10.69	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	23.50	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	18.98	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.79	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.75	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.21	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	9,690.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	12.88	Q2	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	6.24	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.46	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.33	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	93.65	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	199.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	4.53	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.02	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	14.67	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	9.19	Q4	16.87	14.46

6.4.13 인플라마좀 활성화 및 조절 메커니즘 연구

6.4.13.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	920
기술명(국문)	인플라마좀 활성화 및 조절 메커니즘 연구
기술명(영문)	Research on Inflammasome Activation and Regulation Mechanisms
기술명 상세 (국문)	인플라마좀 활성화 및 조절 메커니즘 규명을 통한 염증성 질환 치료 전략 개발 연구
기술명 상세 (영문)	Research on Developing Therapeutic Strategies for Inflammatory Diseases through Elucidation of Inflammasome Activation and Regulation Mechanisms

정의 및 개념
인플라마좀(inflammasome)은 선천면역 시스템의 일부로, 병원체 관련 분자 패턴(PAMPs)과 위험 관련 분자 패턴(DAMPs)을 감지하여 염증 반응을 유도하는 다단백질 복합체이다. 주요 인플라마좀으로는 NLRP3, AIM2, NLRC4 등이 있으며, 이들의 활성화는 카스파제-1(caspase-1)을 통해 인터루킨-1β(IL-1β)와 인터루킨-18(IL-18)의 분비 및 가스더민 D(gasdermin D) 매개 파이롭토시스(pyroptosis)를 유도한다. 인플라마좀의 활성화와 조절은 다양한 염증성 질환 및 자가면역질환의 발병과 밀접한 관련이 있다.

필요성
인플라마좀 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 만성 염증성 질환, 자가면역질환, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 다양한 질병의 병리 기전에 인플라마좀이 관여하고 있어, 이에 대한 이해가 질병 치료에 필수적이다. 둘째, 인플라마좀의 과도한 활성화는 심각한 염증 반응을 유발할 수 있어, 이를 조절하는 메커니즘 연구가 중요하다. 셋째, 인플라마좀을 표적으로 하는 새로운 치료제 개발의 가능성이 높아, 제약 산업에서 주목받고 있다. 넷째, COVID-19와 같은 감염성 질환에서도 인플라마좀의 역할이 중요하게 대두되어, 이에 대한 연구가 시급하다.

최신 동향
인플라마좀 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, NLRP3 인플라마좀의 구조와 활성화 메커니즘에 대한 상세한 연구가 진행되고 있다. 둘째, 가스더민 단백질 패밀리의 역할과 파이롭토시스 메커니즘에 대한 이해가 깊어지고 있다. 셋째, 인플라마좀과 다른 세포사멸 경로(예: 아폽토시스, 네크롭토시스) 간의 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 넷째, 인플라마좀을 표적으로 하는 새로운 치료제 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 NLRP3 억제제에 대한 임상시험이 진행 중이다. 다섯째, 인플라마좀과 미토콘드리아 기능, 자가포식 등 다른 세포 내 프로세스와의 연관성에 대한 연구가 확대되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 인플라마좀 활성화의 분자 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: 다양한 인플라마좀(NLRP3, AIM2, NLRC4 등)의 활성화 과정에서 일어나는 분자 수준의 변화를 규명한다. 특히 리간드 인식, 단백질 상호작용, 구조 변화 등을 중점적으로 연구한다. ❏ 과제명: 인플라마좀 매개 파이롭토시스의 조절 기전 연구 ❏ 연구내용: 가스더민 단백질 패밀리의 활성화 및 조절 메커니즘을 연구한다. 파이롭토시스 과정에서 일어나는 세포 내 변화와 이를 조절하는 인자들을 규명한다. ❏ 과제명: 인플라마좀과 다른 세포사멸 경로 간의 상호작용 연구 ❏ 연구내용: 인플라마좀 매개 세포사멸과 아폽토시스, 네크롭토시스 등 다른 세포사멸 경로 간의 상호작용을 연구한다. 이들 경로 간의 조절 메커니즘과 공통 인자들을 규명한다. ❏ 과제명: 인플라마좀 표적 치료제 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: NLRP3 억제제를 비롯한 다양한 인플라마좀 표적 치료제를 개발하고 최적화한다. 이들의 효능과 안전성을 평가하고, 임상 적용 가능성을 탐색한다. ❏ 과제명: 인플라마좀과 미토콘드리아 기능 연관성 연구 ❏ 연구내용: 인플라마좀 활성화와 미토콘드리아 기능 변화 간의 상호작용을 연구한다. 미토콘드리아 스트레스, ROS 생성, 미토콘드리아 DNA 방출 등과 인플라마좀 활성화의 연관성을 규명한다. ❏ 과제명: 인플라마좀 활성화의 조직 특이성 연구 ❏ 연구내용: 다양한 조직과 세포 유형에서의 인플라마좀 활성화 패턴과 조절 메커니즘의 차이를 연구한다. 조직특이적 인플라마좀 활성화가 질병 발생에 미치는 영향을 규명한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
인플라마좀 연구에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 인플라마좀 활성화의 정확한 시공간적 조절 메커니즘을 규명하는 것이다. 둘째, 다양한 인플라마좀 간의 상호작용과 조절 네트워크를 이해하는 것이다. 셋째, 인플라마좀 활성화를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 넷째, 인플라마좀 표적 치료제의 특이성과 안전성을 높이는 것이 중요하다. 다섯째, 인플라마좀 활성화와 관련된 개인 간 차이와 유전적 요인을 규명하는 것이 필요하다. 여섯째, 인플라마좀과 다른 면역 경로 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 이를 조절하는 방법을 개발해야 한다.

도전 극복 방향

인플라마좀 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 첨단 이미징 기술과 단일세포 분석 기술을 활용하여 인플라마좀 활성화의 시공간적 동태를 정밀하게 분석한다. 둘째, 시스템생물학적 접근법을 통해 다양한 인플라마좀과 관련 신호 경로의 네트워크를 종합적으로 분석한다. 셋째, 생체 내 인플라마좀 활성화를 실시간으로 모니터링할 수 있는 바이오센서와 이미징 프로브를 개발한다. 넷째, 구조 기반 약물 설계와 인공지능을 활용한 약물 스크리닝을 통해 더욱 특이적이고 안전한 인플라마좀 표적 치료제를 개발한다. 다섯째, 대규모 유전체 연구와 임상 데이터 분석을 통해 인플라마좀 활성화와 관련된 유전적 요인을 규명한다. 여섯째, 다학제적 연구 접근법을 통해 인플라마좀과 다른 면역 경로 간의 상호작용을 종합적으로 이해하고 조절 전략을 개발한다.

예상 성과물
인플라마좀 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 인플라마좀 활성화 및 조절의 분자 메커니즘에 대한 상세한 지식. 둘째, 인플라마좀 활성화를 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 바이오센서 및 이미징 기술. 셋째, 다양한 염증성 질환에 대한 새로운 진단 마커. 넷째, 인플라마좀을 표적으로 하는 새로운 치료제 후보 물질. 다섯째, 인플라마좀 관련 질환의 개인맞춤형 치료 전략. 이러한 성과물은 자가면역질환, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환, 대사질환 등 다양한 염증 관련 질환의 진단과 치료에 활용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 인플라마좀 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 선천면역 시스템의 작동 원리에 대한 이해가 크게 향상될 것이다. 둘째, 염증 반응의 분자 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 세포사멸의 다양한 경로 간 상호작용에 대한 이해가 깊어질 것이다. 넷째, 새로운 약물 표적과 치료 전략 개발을 위한 과학적 기반이 마련될 것이다. 다섯째, 실시간 세포 내 프로세스 모니터링을 위한 새로운 기술 개발이 촉진될 것이다. 여섯째, 시스템생물학과 인공지능을 활용한 복잡한 생물학적 네트워크 분석 기술이 발전할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 인플라마좀 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 염증성 질환에 대한 새로운 치료제 개발로 제약 산업의 성장이 촉진될 것이다. 둘째, 인플라마좀 관련 질환의 효과적인 치료를 통해 의료비 지출 감소와 삶의 질 향상이 기대된다. 셋째, 개인맞춤형 치료 전략 개발로 의료 서비스의 효율성과 효과성이 증대될 것이다. 넷째, 염증성 질환의 예방과 조기 진단을 통해 사회적 의료 비용이 절감될 것이다. 다섯째, 인플라마좀 연구 분야의 발전으로 관련 분야의 고급 인력 양성과 일자리 창출이 이루어질 것이다. 여섯째, 국제 공동 연구와 기술 협력을 통해 국가 과학기술 경쟁력이 향상될 것이다.

구분	키워드
국문	인플라마좀, NLRP3, 파이롭토시스, 가스더민, 염증, 선천면역, 세포사멸, 사이토카인, 카스파제, 자가면역질환
영문	Inflammasome, NLRP3, Pyroptosis, Gasdermin, Inflammation, Innate immunity, Cell death, Cytokine, Caspase, Autoimmune disease

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	5483	Ridker, PM et al.	Antiinflammatory Therapy with Canakinumab for Atherosclerotic Disease	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1707914
2	2015	3636	Shi, JJ et al.	Cleavage of GSDMD by inflammatory caspases determines pyroptotic cell death	Nature	10.1038/nature15514
3	2015	2297	Kayagaki, N et al.	Caspase-11 cleaves gasdermin D for non-canonical inflammasome signalling	Nature	10.1038/nature15541
4	2019	2296	Swanson, KV et al.	The NLRP3 inflammasome: molecular activation and regulation to therapeutics	Nature Reviews Immunology	10.1038/s41577-019-0165-0
5	2015	2207	Guo, HT et al.	Inflammasomes: mechanism of action, role in disease, and therapeutics	Nature Medicine	10.1038/nm.3893
6	2013	2165	Latz, E et al.	Activation and regulation of the inflammasomes	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3452
7	2016	2021	Broz, P and Dixit, VM	Inflammasomes: mechanism of assembly, regulation and signalling	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri.2016.58
8	2016	1900	Liu, X et al.	Inflammasome-activated gasdermin D causes pyroptosis by forming membrane pores	Nature	10.1038/nature18629
9	2013	1834	Heneka, MT et al.	NLRP3 is activated in Alzheimer’s disease and contributes to pathology in APP/PS1 mice	Nature	10.1038/nature11729
10	2016	1788	He, Y et al.	Mechanism and Regulation of NLRP3 Inflammasome Activation	Trends in Biochemical Sciences	10.1016/j.tibs.2016.09.002

6.4.13.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	85.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	9.11	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	34.48	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.41	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	15.85	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	28.46	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	30.60	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	27.65	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.57	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.21	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	1,444.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	14.99	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	7.99	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.50	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.27	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	67.49	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	323.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.91	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.35	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	18.04	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	21.47	Q1	16.87	14.46

6.4.14 대장암 유전체 기반 정밀치료 기술

6.4.14.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	958
기술명(국문)	대장암 유전체 기반 정밀치료 기술
기술명(영문)	Precision Treatment for Colorectal Cancer Based on Genomics
기술명 상세 (국문)	순환 종양 DNA 분석을 통한 대장암 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Early Diagnosis and Personalized Treatment Strategies for Colorectal Cancer through Circulating Tumor DNA Analysis

정의 및 개념
대장암 유전체 기반 정밀치료 기술은 순환 종양 DNA(ctDNA) 분석을 통해 대장암의 조기 진단, 치료 반응 모니터링, 재발 예측 및 개인맞춤형 치료 전략을 개발하는 기술이다. 이 기술은 혈액 내 ctDNA를 분석하여 종양의 유전적 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 환자별 최적의 치료법을 선택하는 것을 목표로 한다. 주요 세부기술로는 ctDNA 검출 및 분석 기술, 유전체 프로파일링, 바이오마커 발굴, 액체 생검(liquid biopsy) 기술 등이 포함된다.

필요성
대장암은 전 세계적으로 높은 발병률과 사망률을 보이는 암종으로, 조기 진단과 효과적인 치료가 매우 중요하다. 기존의 조직 생검은 침습적이며 종양의 이질성을 완전히 반영하기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 비침습적이고 실시간으로 종양의 상태를 모니터링할 수 있는 액체 생검 기술의 필요성이 대두되고 있다. 또한, 개인의 유전적 특성에 따른 맞춤형 치료 전략 수립이 요구되며, 이를 통해 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화할 수 있다. 현재 이 기술이 주목받는 이유는 정밀의학의 발전과 함께 ctDNA 분석 기술의 정확도와 민감도가 크게 향상되었기 때문이다.

최신 동향

최근 대장암 유전체 기반 정밀치료 기술의 주요 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, ctDNA 분석을 통한 미세잔존질환(MRD) 검출 기술이 발전하고 있다. 수술 후 ctDNA 검출은 재발 위험을 예측하는 강력한 지표로 활용되고 있다. 둘째, 다중 암 조기 진단(MCED) 테스트 개발이 활발히 진행 중이다. 이는 여러 암종을 동시에 검출할 수 있는 기술로, 대장암을 포함한 다양한 암의 조기 발견에 기여할 것으로 기대된다. 셋째, ctDNA 분석을 통한 치료 반응 예측 및 모니터링 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 항암제 효과를 실시간으로 평가하고 치료 전략을 조정할 수 있다. 넷째, 유전체 프로파일링을 통한 표적 치료제 선택 기술이 향상되고 있다. RAS, BRAF 등의 유전자 변이 분석을 통해 적합한 표적 치료제를 선택할 수 있다. 다섯째, 면역관문억제제 치료 반응 예측을 위한 바이오마커 연구가 진행 중이다. 마지막으로, ctDNA 프래그먼토믹스(fragmentomics) 분석을 통한 암 특이적 신호 검출 기술이 개발되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 고감도 ctDNA 검출 및 분석 기술 개발, 연구목표: ctDNA의 검출 한계를 낮추고 분석 정확도를 높이는 기술을 개발한다. 이를 통해 조기 진단 및 미세잔존질환 검출 능력을 향상시키고, 임상적 유용성을 검증한다. ❏ 과제명: 대장암 특이적 ctDNA 메틸화 패턴 분석 기술 개발, 연구목표: 대장암에 특이적인 ctDNA 메틸화 패턴을 발굴하고 분석하는 기술을 개발한다. 이를 통해 조기 진단의 정확도를 높이고, 암의 기원을 예측하는 능력을 향상시킨다. ❏ 과제명: ctDNA 기반 치료 반응 예측 모델 개발, 연구목표: ctDNA 분석 결과를 바탕으로 항암치료 및 면역치료 반응을 예측하는 모델을 개발한다. 이를 통해 개인맞춤형 치료 전략 수립을 가능하게 하고, 치료 효과를 극대화한다. ❏ 과제명: ctDNA 프래그먼토믹스 기반 암 진단 기술 개발, 연구목표: ctDNA의 길이 분포 및 말단 모티프 분석을 통해 암을 진단하는 기술을 개발한다. 이를 통해 기존 변이 검출 방식을 보완하고, 진단의 정확도를 높인다. ❏ 과제명: ctDNA 기반 대장암 재발 조기 예측 시스템 개발, 연구목표: 수술 후 ctDNA 모니터링을 통해 대장암 재발을 조기에 예측하는 시스템을 개발한다. 이를 통해 재발 위험이 높은 환자를 선별하고, 적절한 추가 치료를 제공한다. ❏ 과제명: ctDNA와 다중 오믹스 데이터 통합 분석 플랫폼 개발, 연구목표: ctDNA 분석 결과와 다른 오믹스 데이터(전사체, 단백체 등)를 통합 분석하는 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 대장암의 분자적 특성을 종합적으로 이해하고, 정밀의료의 정확도를 높인다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

대장암 유전체 기반 정밀치료 기술 개발에 있어 다음과 같은 기술적 난제와 한계점이 존재한다. 첫째, ctDNA의 낮은 농도로 인한 검출 한계 문제가 있다. 특히 조기 암이나 미세잔존질환의 경우 ctDNA 농도가 매우 낮아 검출이 어렵다. 둘째, 클론성 조혈(clonal hematopoiesis)로 인한 위양성 문제가 있다. 이는 특히 고령 환자에서 문제가 될 수 있다. 셋째, ctDNA 분석 결과의 표준화 및 임상적 해석의 어려움이 있다. 다양한 분석 플랫폼과 방법론으로 인해 결과의 일관성 확보가 어렵다. 넷째, 종양 이질성(tumor heterogeneity)으로 인한 대표성 문제가 있다. ctDNA가 종양의 전체 유전적 특성을 완전히 반영하지 못할 수 있다. 다섯째, 비암성 ctDNA와의 구별 문제가 있다. 염증 등 다른 조건에서도 cfDNA가 증가할 수 있어 암 특이적 신호 검출이 어려울 수 있다. 마지막으로, 대규모 전향적 임상 연구를 통한 ctDNA 기반 의사결정의 임상적 유용성 입증이 필요하다.

도전 극복 방향

이러한 기술적 난제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 초고감도 ctDNA 검출 기술 개발이 필요하다. 차세대 시퀀싱 기술, 디지털 PCR, 기계학습 알고리즘 등을 활용하여 검출 한계를 낮추고 정확도를 높여야 한다. 둘째, 클론성 조혈로 인한 위양성을 제거하기 위해 백혈구 DNA 분석을 병행하고, 암 특이적 유전자 변이 및 메틸화 패턴을 식별해야 한다. 셋째, ctDNA 분석의 표준화를 위해 국제적인 가이드라인을 수립하고, 품질 관리 프로그램을 도입해야 한다. 넷째, 종양 이질성 문제를 해결하기 위해 다중 지역 시퀀싱과 단일세포 분석 기술을 병행해야 한다. 다섯째, 암 특이적 ctDNA 신호를 강화하기 위해 프래그먼토믹스, 메틸화 분석 등 다양한 접근법을 통합해야 한다. 마지막으로, 대규모 전향적 임상 연구를 통해 ctDNA 기반 의사결정의 임상적 유용성을 입증하고, 이를 바탕으로 임상 진료 지침에 반영해야 한다.

예상 성과물

본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고감도 ctDNA 검출 및 분석 플랫폼이 개발될 것이다. 이는 대장암의 조기 진단, 치료 모니터링, 재발 예측에 활용될 수 있다. 둘째, 대장암 특이적 ctDNA 바이오마커 패널이 개발될 것이다. 이는 대장암의 분자적 분류와 맞춤형 치료 선택에 활용될 수 있다. 셋째, ctDNA 기반 치료 반응 예측 알고리즘이 개발될 것이다. 이는 항암제 및 면역치료제의 효과를 예측하고 모니터링하는 데 활용될 수 있다. 넷째, ctDNA 프래그먼토믹스 분석 소프트웨어가 개발될 것이다. 이는 암의 조기 진단과 모니터링에 새로운 접근법을 제공할 수 있다. 다섯째, ctDNA 기반 대장암 재발 위험 예측 모델이 개발될 것이다. 이는 수술 후 환자의 추적 관리에 활용될 수 있다. 마지막으로, ctDNA와 다중 오믹스 데이터 통합 분석 플랫폼이 개발될 것이다. 이는 대장암의 종합적인 분자적 특성 이해와 정밀 의료 실현에 기여할 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, ctDNA 분석 기술의 정확도와 민감도가 크게 향상될 것이다. 이는 암 연구 전반에 걸쳐 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 둘째, 대장암의 분자적 특성과 진화 과정에 대한 이해가 깊어질 것이다. 이는 새로운 치료 표적 발굴로 이어질 수 있다. 셋째, 액체 생검 기술의 임상적 유용성이 입증되어 비침습적 암 진단 및 모니터링 분야가 발전할 것이다. 넷째, 대장암 정밀의료의 실현 가능성이 높아져 개인맞춤형 치료 전략 수립이 가능해질 것이다. 다섯째, ctDNA 분석과 다른 오믹스 기술의 통합으로 시스템생물학적 접근이 가능해질 것이다. 마지막으로, 이러한 기술 발전은 대장암뿐만 아니라 다른 암종에도 적용될 수 있어 암 연구 전반의 발전을 촉진할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 대장암의 조기 진단율이 향상되어 치료 성공률이 높아지고 의료비용이 절감될 것이다. 둘째, 맞춤형 치료를 통해 불필요한 치료를 줄이고 치료 효율성을 높여 의료 자원의 효율적 사용이 가능해질 것이다. 셋째, 재발의 조기 발견과 적절한 대응으로 대장암 환자의 생존율과 삶의 질이 향상될 것이다. 넷째, 비침습적 검사법의 발전으로 환자의 신체적, 정신적 부담이 감소하고 의료 접근성이 향상될 것이다. 다섯째, 정밀의료 기술의 발전으로 관련 산업이 성장하고 새로운 일자리가 창출될 것이다. 마지막으로, 암 진단과 치료의 패러다임 변화로 인해 의료 시스템의 효율성이 증대되고 사회적 의료 비용이 절감될 것이다.

구분	키워드
국문	대장암, 순환 종양 DNA, 액체 생검, 정밀 의료, 유전체 프로파일링, 최소 잔존 질환, 바이오마커, 표적 치료, 프래그먼토믹스, 클론성 조혈
영문	Colorectal cancer, Circulating tumor DNA, Liquid biopsy, Precision medicine, Genomic profiling, Minimal residual disease, Biomarker, Targeted therapy, Fragmentomics, Clonal hematopoiesis

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	5745	Gerlinger, M et al.	Intratumor Heterogeneity and Branched Evolution Revealed by Multiregion Sequencing	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1113205
2	2013	5325	Vogelstein, B et al.	Cancer Genome Landscapes	Science	10.1126/science.1235122
3	2012	4912	Muzny, DM et al.	Comprehensive molecular characterization of human colon and rectal cancer	Nature	10.1038/nature11252
4	2014	3179	Bettegowda, C et al.	Detection of Circulating Tumor DNA in Early- and Late-Stage Human Malignancies	Science Translational Medicine	10.1126/scitranslmed.3007094
5	2013	3087	Kandoth, C et al.	Mutational landscape and significance across 12 major cancer types	Nature	10.1038/nature12634
6	2015	3068	Guinney, J et al.	The consensus molecular subtypes of colorectal cancer	Nature Medicine	10.1038/nm.3967
7	2016	2307	Van Cutsem, E et al.	ESMO consensus guidelines for the management of patients with metastatic colorectal cancer	Annals of Oncology	10.1093/annonc/mdw235
8	2013	2049	Grothey, A et al.	Regorafenib monotherapy for previously treated metastatic colorectal cancer (CORRECT): an international, multicentre, randomised, placebo-controlled, phase 3 trial	Lancet	10.1016/S0140-6736(12)61900-X
9	2018	1785	Cohen, JD et al.	Detection and localization of surgically resectable cancers with a multi-analyte blood test	Science	10.1126/science.aar3247
10	2013	1734	Douillard, JY et al.	Panitumumab-FOLFOX4 Treatment and RAS Mutations in Colorectal Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1305275

6.4.14.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	75.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	3.00	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	0.84	Q3	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.74	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	12.32	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	22.54	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	16.60	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	12.18	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.46	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.66	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	2,488.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	20.40	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	11.49	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.85	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.48	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	150.99	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	203.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.21	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.71	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	10.55	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	7.20	Q4	16.87	14.46

6.4.15 박테리오파지 기반 항생제 대체 치료법 개발

6.4.15.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1035
기술명(국문)	박테리오파지 기반 항생제 대체 치료법 개발
기술명(영문)	Development of Bacteriophage-Based Antibiotic Alternative Therapies
기술명 상세 (국문)	다제내성균 감염 치료를 위한 박테리오파지 기반 맞춤형 항생제 대체 치료법 및 전달 시스템 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Personalized Bacteriophage-Based Antibiotic Alternative Therapies and Delivery Systems for Treating Multidrug-Resistant Infections

정의 및 개념
박테리오파지 치료법은 세균을 감염시키고 파괴하는 바이러스인 박테리오파지를 이용하여 세균 감염을 치료하는 방법이다. 이 접근법은 특정 세균을 표적으로 하며, 항생제 내성균에 대해 효과적일 수 있다. 주요 세부기술로는 파지 분리 및 특성화, 파지 칵테일 개발, 유전자 조작 파지 설계, 파지-항생제 병용요법, 그리고 파지 전달 시스템 개발 등이 있다.

필요성
박테리오파지 치료법 연구의 필요성은 다음과 같다: 첫째, 항생제 내성의 급격한 증가로 인해 기존 항생제의 효과가 감소하고 있어 새로운 치료 대안이 시급하다. 둘째, 박테리오파지는 특정 세균만을 표적으로 하므로 정상 미생물총에 미치는 영향이 적어 부작용을 최소화할 수 있다. 셋째, 다제내성균 감염, 만성 감염, 바이오필름 관련 감염 등 기존 항생제로 치료가 어려운 감염증에 대한 새로운 해결책을 제시할 수 있다. 넷째, 맞춤형 치료가 가능하여 개인화 의료의 발전에 기여할 수 있다. 다섯째, 항생제 사용 감소를 통해 항생제 내성 발생을 줄이고 공중보건을 개선할 수 있다.

최신 동향
박테리오파지 치료법 연구의 최신 동향은 다음과 같다: 첫째, 대규모 메타게놈 분석을 통해 새로운 파지 유전체를 발견하고 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 둘째, 파지-숙주 상호작용에 대한 이해가 깊어지면서, 파지 저항성 메커니즘과 이를 극복하기 위한 전략들이 개발되고 있다. 셋째, 유전자 조작 기술을 이용하여 파지의 숙주 범위를 확장하거나 치료 효과를 향상시키는 연구가 진행 중이다. 넷째, 파지와 항생제의 시너지 효과를 활용한 병용요법이 주목받고 있으며, 임상 연구도 증가하고 있다. 다섯째, 파지 전달 시스템 개발을 통해 체내 안정성과 표적 지향성을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 여섯째, 파지 치료의 안전성과 효능을 평가하기 위한 체계적인 임상 연구가 증가하고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 신규 치료용 박테리오파지 발굴 및 특성화 ❏ 연구내용: 메타게놈 분석과 고속 스크리닝 기술을 활용하여 다양한 병원균에 대한 새로운 파지를 발굴한다. 발견된 파지의 유전체 분석, 숙주 범위 결정, 용균 능력 평가 등을 통해 치료 잠재력을 평가한다. ❏ 과제명: 맞춤형 파지 칵테일 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: 다양한 파지 조합의 시너지 효과를 평가하고, 환자 특이적 병원균에 대한 맞춤형 파지 칵테일을 설계한다. 파지 저항성 발생을 최소화하는 최적의 칵테일 구성을 도출한다. ❏ 과제명: 파지-항생제 병용요법 개발 ❏ 연구내용: 다양한 파지-항생제 조합의 시너지 효과를 평가하고, 최적의 투여 방법과 타이밍을 결정한다. 병용요법의 내성 발생 억제 효과와 장기적 효능을 평가한다. ❏ 과제명: 유전자 조작 파지 개발 ❏ 연구내용: CRISPR-Cas 시스템 등을 이용하여 파지의 숙주 범위를 확장하거나 용균 능력을 향상시킨다. 바이오필름 분해 효소나 면역 조절 인자를 발현하는 파지를 설계하여 치료 효과를 극대화한다. ❏ 과제명: 파지 전달 시스템 개발 ❏ 연구내용: 나노입자, 하이드로겔 등을 이용하여 파지의 체내 안정성과 표적 지향성을 향상시키는 전달 시스템을 개발한다. 다양한 투여 경로에 적합한 제형을 개발하고 그 효과를 평가한다. ❏ 과제명: 파지 치료의 안전성 및 면역 반응 평가 ❏ 연구내용: 파지 치료에 대한 숙주 면역 반응을 분석하고, 장기적인 안전성을 평가한다. 반복 투여 시 발생할 수 있는 중화 항체 문제를 해결하기 위한 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
박테리오파지 치료법 개발에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다: 첫째, 파지의 좁은 숙주 범위로 인해 광범위한 감염 치료에 제한이 있다. 둘째, 파지에 대한 세균의 저항성 발생 가능성이 있어 장기적인 치료 효과를 보장하기 어렵다. 셋째, 파지 제제의 안정성과 표준화된 생산 과정 확립이 필요하다. 넷째, 파지 치료에 대한 면역 반응과 중화 항체 생성으로 인한 효과 감소 문제가 있다. 다섯째, 파지의 체내 분포와 약동학적 특성에 대한 이해가 부족하다. 여섯째, 규제 및 임상시험 설계의 복잡성으로 인해 상용화에 어려움이 있다. 일곱째, 파지와 숙주 세균 간의 복잡한 상호작용에 대한 이해가 부족하다.

도전 극복 방향
박테리오파지 치료법의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다: 첫째, 유전자 조작 기술을 이용하여 파지의 숙주 범위를 확장하고 치료 효과를 향상시킨다. 둘째, 다양한 파지를 조합한 칵테일 요법을 개발하여 저항성 발생을 최소화한다. 셋째, 나노기술을 활용한 파지 전달 시스템을 개발하여 체내 안정성과 표적 지향성을 향상시킨다. 넷째, 파지-항생제 병용요법을 최적화하여 시너지 효과를 극대화한다. 다섯째, 파지 치료에 대한 면역 반응을 조절하는 방법을 개발한다. 여섯째, 파지의 체내 동태와 약동학적 특성을 정밀하게 분석하여 최적의 투여 방법을 확립한다. 일곱째, 파지-숙주-환경 간의 복잡한 상호작용을 이해하기 위한 시스템생물학적 접근법을 적용한다.

예상 성과물
박테리오파지 치료법 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다: 첫째, 다양한 병원균에 대한 새로운 치료용 파지 라이브러리 둘째, 맞춤형 파지 칵테일 설계 및 최적화 플랫폼 셋째, 파지-항생제 병용요법 프로토콜 넷째, 유전자 조작된 고성능 치료용 파지 다섯째, 파지 전달을 위한 나노입자 또는 하이드로겔 기반 시스템 여섯째, 파지 치료의 안전성 및 효능 평가를 위한 표준화된 프로토콜 일곱째, 파지 치료제 생산을 위한 GMP(Good Manufacturing Practice) 가이드라인 이러한 성과물들은 다제내성균 감염 치료, 만성 감염 관리, 바이오필름 관련 감염 치료, 상처 치료, 식품 안전성 향상 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 박테리오파지 치료법 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다: 첫째, 바이러스-세균 상호작용에 대한 기초 과학적 이해가 증진될 것이다. 둘째, 새로운 항균 메커니즘의 발견으로 신약 개발에 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 셋째, 유전자 조작 기술과 나노기술의 발전을 촉진할 것이다. 넷째, 미생물 생태계와 진화에 대한 이해를 높일 수 있다. 다섯째, 정밀의료 기술의 발전에 기여할 것이다. 여섯째, 항생제 내성 문제 해결을 위한 새로운 패러다임을 제시할 수 있다. 일곱째, 바이오필름 제어 기술의 발전을 촉진할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 박테리오파지 치료법 연구를 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과가 예상된다: 첫째, 다제내성균 감염으로 인한 의료비용 절감과 사회경제적 부담 감소 둘째, 새로운 바이오 산업 분야 창출 및 일자리 창출 셋째, 항생제 사용 감소로 인한 환경 오염 감소 및 생태계 보호 넷째, 식품 안전성 향상으로 인한 식품 산업 발전 다섯째, 난치성 감염 치료를 통한 삶의 질 향상 및 사회 복지 증진 여섯째, 글로벌 보건 위기 대응 능력 향상 일곱째, 바이오의약품 개발 및 생산 기술의 발전으로 인한 국가 경쟁력 강화

구분	키워드
국문	박테리오파지, 파지 치료법, 항생제 대체 요법, 다제내성균, 맞춤형 치료, 파지-항생제 병용요법, 바이오필름, 나노 전달 시스템, 유전자 조작 파지, 미생물 생태학
영문	Bacteriophage, Phage therapy, Antibiotic alternative, Multidrug-resistant bacteria, Personalized treatment, Phage-antibiotic synergy, Biofilm, Nano delivery system, Engineered phage, Microbial ecology

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2016	2250	Arndt, D et al.	PHASTER: a better, faster version of the PHAST phage search tool	Nucleic Acids Research	10.1093/nar/gkw387
2	2018	1415	Zimmermann, L et al.	A Completely Reimplemented MPI Bioinformatics Toolkit with a New HHpred Server at its Core	Journal of Molecular Biology	10.1016/j.jmb.2017.12.007
3	2015	801	Norman, JM et al.	Disease-Specific Alterations in the Enteric Virome in Inflammatory Bowel Disease	Cell	10.1016/j.cell.2015.01.002
4	2019	711	Dedrick, RM et al.	Engineered bacteriophages for treatment of a patient with a disseminated drug-resistant Mycobacterium abscessus	Nature Medicine	10.1038/s41591-019-0437-z
5	2017	682	Schooley, RT et al.	Development and Use of Personalized Bacteriophage-Based Therapeutic Cocktails To Treat a Patient with a Disseminated Resistant Acinetobacter baumannii Infection	Antimicrobial Agents And Chemotherapy	10.1128/AAC.00954-17
6	2015	640	Roux, S et al.	VirSorter: mining viral signal from microbial genomic data	Peerj	10.7717/peerj.985
7	2016	638	Paez-Espino, D et al.	Uncovering Earth’s virome	Nature	10.1038/nature19094
8	2013	561	Barr, JJ et al.	Bacteriophage adhering to mucus provide a non-host-derived immunity	Proceedings of The National Academy of Sciences of The United States of America	10.1073/pnas.1305923110
9	2016	556	Czaplewski, L et al.	Alternatives to antibiotics-a pipeline portfolio review	Lancet Infectious Diseases	10.1016/S1473-3099(15)00466-1
10	2013	549	Chan, BK et al.	Phage cocktails and the future of phage therapy	Future Microbiology	10.2217/FMB.13.47

6.4.15.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	82.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.33	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	4.36	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.24	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	8.69	Q2	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	19.84	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	15.66	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	15.77	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.13	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.83	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	6,997.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	19.30	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	9.44	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.09	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.33	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	81.62	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	292.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.84	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	4.02	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.33	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	12.76	Q3	16.87	14.46

6.4.16 미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술

6.4.16.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1045
기술명(국문)	미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술
기술명(영문)	Mitochondrial Dynamics and Function Regulation Technology
기술명 상세 (국문)	미토콘드리아 동역학 및 기능 조절을 통한 세포 항상성 유지 및 질병 치료 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Cell Homeostasis Maintenance and Disease Treatment Technology through Mitochondrial Dynamics and Function Regulation

정의 및 개념
미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술은 세포 내 에너지 생산의 중심인 미토콘드리아의 형태 변화(융합과 분열)와 기능을 조절하여 세포 항상성을 유지하고 다양한 질병을 치료하는 기술이다. 이 기술은 미토콘드리아의 품질 관리 시스템, 칼슘 항상성, 산화 스트레스 조절, 세포사멸 경로 등을 포함한다. 주요 세부기술로는 미토콘드리아 융합/분열 단백질 조절, 미토파지(mitophagy) 활성화, 미토콘드리아 칼슘 유니포터(MCU) 조절, 항산화 시스템 강화 등이 있다.

필요성
미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 미토콘드리아 기능 이상은 신경퇴행성 질환, 심혈관질환, 당뇨병 등 다양한 만성 질환의 주요 원인으로 알려져 있어, 이를 조절하는 기술 개발이 시급하다. 둘째, 고령화 사회에 진입함에 따라 미토콘드리아 기능 저하와 관련된 노화 관련 질환이 증가하고 있어, 이에 대한 대책이 필요하다. 셋째, 기존의 약물 치료법으로는 한계가 있는 난치성 질환에 대해 새로운 치료 접근법을 제시할 수 있다. 넷째, 미토콘드리아는 세포 에너지 생산뿐만 아니라 세포신호전달, 면역반응 등 다양한 생리학적 과정에 관여하므로, 이를 조절하는 기술은 광범위한 응용 가능성을 가진다.

최신 동향

미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술의 최신 연구동향은 다음과 같다. 첫째, 미토콘드리아 융합/분열 단백질(예: Drp1, Mfn½, OPA1)의 조절 메커니즘과 이를 타겟으로 하는 약물 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 둘째, 미토콘드리아 품질관리시스템인 미토파지의 활성화를 통한 세포보호 효과가 다양한 질병 모델에서 입증되고 있다. 셋째, 미토콘드리아 칼슘 유니포터(MCU) 복합체의 구조와 기능에 대한 연구가 진전되어, 이를 통한 칼슘 항상성 조절 전략이 제시되고 있다. 넷째, 미토콘드리아 표적 항산화제(예: MitoQ)의 개발 및 임상 적용 연구가 진행 중이다. 다섯째, 미토콘드리아 유래 소포체(mitochondria-derived vesicles, MDVs)의 생성 및 기능에 대한 연구가 새롭게 주목받고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 미토콘드리아 동역학 조절 단백질의 번역후 수정 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: Drp1, Mfn½, OPA1 등 주요 미토콘드리아 동역학 조절 단백질의 인산화, 유비퀴틴화 등 번역후 수정 과정을 규명한다. 이를 통해 세포 내 미토콘드리아 형태 변화의 정밀한 조절 메커니즘을 이해하고, 새로운 치료 타겟을 발굴한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아-소포체 접촉 부위(MAMs)의 구조 및 기능 연구 ❏ 연구내용: 미토콘드리아와 소포체 간 접촉 부위의 구조를 고해상도 이미징 기술로 분석하고, 이 부위에서 일어나는 지질 및 칼슘 교환 메커니즘을 규명한다. MAMs의 기능 이상과 질병 간의 연관성을 밝힌다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 유래 소포체(MDVs)의 생성 및 기능 연구 ❏ 연구내용: MDVs의 생성 과정과 관련된 분자 메커니즘을 규명하고, 이들의 세포 내 기능을 분석한다. MDVs를 통한 미토콘드리아 품질 관리 시스템의 새로운 역할을 밝히고, 이를 활용한 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 칼슘 유니포터(MCU) 복합체의 구조-기능 연관성 연구 ❏ 연구내용: MCU 복합체의 구성 단백질들의 구조를 원자 수준에서 분석하고, 각 구성 요소의 기능적 역할을 규명한다. 이를 바탕으로 MCU 활성을 정밀하게 조절할 수 있는 약물을 개발한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 표적 약물 전달 시스템 개발 ❏ 연구내용: 미토콘드리아 특이적으로 약물을 전달할 수 있는 나노입자 또는 펩타이드 기반 전달체를 개발한다. 이를 통해 미토콘드리아 기능 조절 약물의 효율성과 특이성을 향상시키고, 부작용을 최소화한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 동역학과 대사 리프로그래밍의 연관성 연구 ❏ 연구내용: 미토콘드리아의 융합/분열 상태와 세포 대사 패턴 간의 상관관계를 분석한다. 특히 암세포의 대사 특성과 미토콘드리아 동역학 간의 연관성을 규명하여, 새로운 항암 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술 개발에 있어 다음과 같은 기술적 난제와 한계점이 존재한다. 첫째, 미토콘드리아의 동적인 특성으로 인해 실시간 관찰 및 분석이 어렵다. 둘째, 미토콘드리아 기능은 세포 유형과 조직에 따라 다양하게 나타나므로, 특정 질병 모델에서 얻은 결과를 일반화하기 어렵다. 셋째, 미토콘드리아 표적 약물의 특이성과 효율성 향상이 필요하다. 넷째, 미토콘드리아 기능 조절이 세포 전체에 미치는 영향을 예측하고 제어하는 것이 어렵다. 다섯째, 미토콘드리아 유전체 조작 기술의 한계로 인해 유전자 치료 접근법 개발에 제약이 있다.

도전 극복 방향
이러한 도전과 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구를 진행해야 한다. 첫째, 초고해상도 실시간 이미징 기술과 단일세포 분석 기술을 개발하여 미토콘드리아의 동적 변화를 정밀하게 관찰한다. 둘째, 다양한 세포 유형과 조직에서의 미토콘드리아 기능을 비교 분석하여 조직 특이적 조절 메커니즘을 규명한다. 셋째, 나노기술과 약물전달시스템을 활용하여 미토콘드리아 특이적 약물 전달 효율을 높인다. 넷째, 시스템생물학적 접근법과 인공지능 기술을 활용하여 미토콘드리아 기능 조절의 전체적인 영향을 예측하고 최적화한다. 다섯째, CRISPR-Cas9 등 최신 유전자 편집 기술을 활용하여 미토콘드리아 유전체 조작 기술을 개선한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 단백질의 활성을 정밀하게 제어할 수 있는 신약 후보 물질. 둘째, 미토콘드리아 특이적 약물 전달이 가능한 나노입자 또는 펩타이드 기반 전달체. 셋째, 미토콘드리아 기능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 바이오센서 및 이미징 기술. 넷째, 미토콘드리아 유전체 편집이 가능한 CRISPR-Cas9 기반 유전자 치료 기술. 다섯째, 미토콘드리아 기능 이상과 관련된 질병의 진단 및 예후 예측 바이오마커. 이러한 성과물들은 신경퇴행성 질환, 심혈관질환, 대사질환, 암 등 다양한 질병의 진단 및 치료에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 미토콘드리아 동역학 및 기능 조절 기술 개발을 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 미토콘드리아 생물학에 대한 기초 지식이 확장되어 세포 에너지 대사와 항상성 유지 메커니즘에 대한 이해가 깊어질 것이다. 둘째, 미토콘드리아 기능 이상과 관련된 다양한 질병의 발병 기전이 규명되어 새로운 치료 전략 개발이 가능해질 것이다. 셋째, 미토콘드리아 표적 약물 개발 및 전달 기술의 발전으로 정밀의료 실현에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것이다. 넷째, 미토콘드리아 기능 조절을 통한 세포 리프로그래밍 기술이 발전하여 재생의학 분야에 새로운 가능성을 제시할 것이다. 다섯째, 미토콘드리아 유전체 조작 기술의 발전으로 유전성 미토콘드리아 질환의 치료가 가능해질 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 미토콘드리아 기능 이상과 관련된 난치성 질환의 새로운 치료법 개발로 의료비 절감 및 삶의 질 향상이 기대된다. 둘째, 미토콘드리아 표적 신약 개발을 통해 제약 산업의 성장과 새로운 일자리 창출이 가능할 것이다. 셋째, 미토콘드리아 기능 개선을 통한 건강 수명 연장으로 고령화 사회의 사회경제적 부담을 줄일 수 있을 것이다. 넷째, 미토콘드리아 기능 진단 기술의 발전으로 질병의 조기 진단 및 예방이 가능해져 국민 건강 증진에 기여할 것이다. 다섯째, 미토콘드리아 연구 분야의 발전으로 국제 경쟁력이 향상되어 관련 분야의 기술 수출 및 국제 협력 증진이 기대된다.

구분	키워드
국문	미토콘드리아 동역학, 미토콘드리아 기능, 미토파지, 칼슘 항상성, 산화 스트레스, 세포사멸, 미토콘드리아 표적 치료, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환, 대사질환
영문	Mitochondrial dynamics, Mitochondrial function, Mitophagy, Calcium homeostasis, Oxidative stress, Cell death, Mitochondria-targeted therapy, Neurodegenerative diseases, Cardiovascular diseases, Metabolic disorders

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	2945	Zorov, DB et al.	MITOCHONDRIAL REACTIVE OXYGEN SPECIES (ROS) AND ROS-INDUCED ROS RELEASE	Physiological Reviews	10.1152/physrev.00026.2013
2	2012	2356	Youle, RJ and van der Bliek, AM	Mitochondrial Fission, Fusion, and Stress	Science	10.1126/science.1219855
3	2012	2099	Nunnari, J and Suomalainen, A	Mitochondria: In Sickness and in Health	Cell	10.1016/j.cell.2012.02.035
4	2012	1856	Sena, LA and Chandel, NS	Physiological Roles of Mitochondrial Reactive Oxygen Species	Molecular Cell	10.1016/j.molcel.2012.09.025
5	2012	1234	Rizzuto, R et al.	Mitochondria as sensors and regulators of calcium signalling	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3412
6	2014	1125	Friedman, JR and Nunnari, J	Mitochondrial form and function	Nature	10.1038/nature12985
7	2020	1102	Bock, FJ and Tait, SWG	Mitochondria as multifaceted regulators of cell death	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/s41580-019-0173-8
8	2018	1033	Zorova, LD et al.	Mitochondrial membrane potential	Analytical Biochemistry	10.1016/j.ab.2017.07.009
9	2017	964	Zielonka, J et al.	Mitochondria-Targeted Triphenylphosphonium-Based Compounds: Syntheses, Mechanisms of Action, and Therapeutic and Diagnostic Applications	Chemical Reviews	10.1021/acs.chemrev.7b00042
10	2013	956	Chen, Y and Dorn, GW	PINK1-Phosphorylated Mitofusin 2 Is a Parkin Receptor for Culling Damaged Mitochondria	Science	10.1126/science.1231031

6.4.16.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	84.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	2.46	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	10.82	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.42	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	10.01	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	21.48	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	20.31	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	17.80	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.69	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.69	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	9,186.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	15.25	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	6.01	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.88	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.38	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	134.74	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	429.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.29	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	4.15	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	11.03	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	15.45	Q2	16.87	14.46

6.4.17 대식세포 활성화 및 분극 조절 기술

6.4.17.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1129
기술명(국문)	대식세포 활성화 및 분극 조절 기술
기술명(영문)	Macrophage Activation and Polarization Regulation Technology
기술명 상세 (국문)	종양 미세환경에서 대식세포 활성화 및 분극 조절을 통한 면역치료 효능 증진 기술
기술명 상세 (영문)	Enhancing Immunotherapy Efficacy through Macrophage Activation and Polarization Regulation in Tumor Microenvironment

정의 및 개념
대식세포 활성화 및 분극 조절 기술은 종양 미세환경(tumor microenvironment, TME)에서 대식세포의 기능과 표현형을 조절하여 항암 면역반응을 증진시키는 기술이다. 이 기술은 종양 관련 대식세포(tumor-associated macrophages, TAMs)의 M1/M2 분극을 조절하고, 대식세포의 면역억제 기능을 억제하며, 항종양 면역반응을 촉진하는 것을 목표로 한다. 주요 세부기술로는 대식세포 표적 약물전달시스템, 대식세포 재프로그래밍, 대식세포 매개 면역치료 등이 있다.

필요성

대식세포 활성화 및 분극 조절 기술의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존 면역치료의 한계를 극복하기 위해 필요하다. 면역관문억제제(immune checkpoint inhibitors) 등의 면역치료가 일부 환자에게 효과적이지만, 많은 환자들은 여전히 저항성을 보인다. 둘째, 종양 미세환경의 면역억제를 해소하기 위해 필요하다. TAMs는 종양 성장, 혈관신생, 전이를 촉진하고 T세포 기능을 억제하여 면역치료 효과를 감소시킨다. 셋째, 맞춤형 면역치료 개발을 위해 필요하다. 대식세포의 다양한 아형과 기능을 이해하고 조절함으로써 개인화된 치료 전략을 수립할 수 있다. 이 기술이 현재 주목받는 이유는 단일세포 분석 기술의 발전으로 대식세포의 이질성과 가소성에 대한 이해가 깊어졌고, 대식세포를 표적으로 하는 새로운 치료 전략의 가능성이 확인되었기 때문이다.

최신 동향

대식세포 활성화 및 분극 조절 기술의 최신 연구동향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq) 기술을 이용한 대식세포 아형 분석이 활발히 진행되고 있다. 이를 통해 종양 내 대식세포의 다양한 아형과 기능이 밝혀지고 있다. 둘째, 대식세포 표적 나노입자 기술이 발전하고 있다. 예를 들어, 만노스 수식 리포좀을 이용한 M2 대식세포 표적 약물전달시스템이 개발되었다. 셋째, 대식세포 재프로그래밍 전략이 연구되고 있다. PI3K/AKT/mTOR 경로, STAT3 신호전달, 에피제네틱 조절 등을 통해 M2에서 M1으로의 전환을 유도하는 연구가 진행 중이다. 넷째, 대식세포 기반 CAR (Chimeric Antigen Receptor) 세포치료제 개발이 시도되고 있다. 다섯째, 대식세포와 다른 면역세포 간의 상호작용 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 대식세포와 T세포, NK세포 간의 상호작용 메커니즘 규명에 초점이 맞춰지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 단일세포 수준의 대식세포 이질성 및 가소성 규명, 연구목표: scRNA-seq와 공간전사체 기술을 활용하여 종양 내 대식세포의 다양한 아형을 규명하고, 이들의 기능적 특성과 가소성을 밝힌다. 이를 통해 대식세포 표적 치료의 정밀도를 높이고 새로운 치료 표적을 발굴한다. ❏ 과제명: 대식세포 표적 나노의약품 개발, 연구목표: M2 대식세포를 특이적으로 표적하는 나노입자를 개발하고, 이를 이용하여 면역조절 약물을 효과적으로 전달한다. 나노입자의 생체 내 분포, 안전성, 효능을 평가하고 최적화한다. ❏ 과제명: 대식세포 재프로그래밍 기술 개발, 연구목표: M2에서 M1으로의 대식세포 분극 전환을 유도하는 새로운 분자 메커니즘을 규명하고, 이를 조절하는 약물을 개발한다. 에피제네틱 조절, 대사 리프로그래밍 등 다양한 접근법을 탐색한다. ❏ 과제명: 대식세포 기반 CAR 세포치료제 개발, 연구목표: 대식세포에 CAR를 도입하여 종양 특이적 인식 및 제거 능력을 부여한다. CAR 대식세포의 생체 내 지속성, 항종양 효능, 안전성을 평가하고 최적화한다. ❏ 과제명: 대식세포-T세포 상호작용 조절 기술 개발, 연구목표: 대식세포와 T세포 간의 상호작용을 매개하는 새로운 분자 메커니즘을 규명하고, 이를 조절하여 항종양 면역반응을 증진시키는 전략을 개발한다. 대식세포의 항원제시 기능 강화, T세포 활성화 촉진 등을 목표로 한다. ❏ 과제명: 대식세포 표적 병용요법 최적화, 연구목표: 대식세포 표적 치료와 기존 면역치료(예: 면역관문억제제)의 최적 병용 전략을 개발한다. 다양한 병용 요법의 효능과 안전성을 평가하고, 환자 맞춤형 병용 요법 선택 기준을 수립한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
대식세포 활성화 및 분극 조절 기술 개발에 있어 다음과 같은 기술적 난제와 한계점이 존재한다. 첫째, 대식세포의 높은 이질성과 가소성으로 인해 특정 아형을 선택적으로 표적하기 어렵다. 둘째, 대식세포 재프로그래밍의 지속성 확보가 어렵다. 재프로그래밍된 대식세포가 종양 미세환경에서 다시 면역억제성 표현형으로 돌아갈 수 있다. 셋째, 대식세포 표적 치료제의 전신 투여 시 발생할 수 있는 부작용 관리가 필요하다. 넷째, 대식세포와 다른 면역세포 간의 복잡한 상호작용 네트워크를 완전히 이해하고 조절하는 것이 어렵다. 다섯째, 환자 개인별로 다양한 대식세포 분포와 기능을 고려한 맞춤형 치료 전략 수립이 필요하다. 여섯째, 대식세포 기반 세포치료제의 경우, 대량 생산 및 품질 관리의 어려움이 있다.

도전 극복 방향
이러한 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 대식세포 분석 기술을 고도화하여 아형별 특이적 표지자와 기능을 정밀하게 규명한다. 둘째, 에피제네틱 조절, 대사 리프로그래밍 등 다각도의 접근을 통해 대식세포 재프로그래밍의 지속성을 향상시킨다. 셋째, 종양 특이적 대식세포 표적 전달 시스템을 개발하여 부작용을 최소화한다. 넷째, 시스템생물학적 접근을 통해 대식세포와 다른 면역세포 간의 상호작용 네트워크를 종합적으로 분석하고 모델링한다. 다섯째, 인공지능 기술을 활용하여 환자별 대식세포 프로파일에 기반한 맞춤형 치료 전략을 수립한다. 여섯째, 대식세포 세포주 개발 및 배양 기술 최적화를 통해 대식세포 기반 세포치료제의 대량생산 및 품질관리 문제를 해결한다.

예상 성과물
대식세포 활성화 및 분극 조절 기술 개발을 통해 다음과 같은 예상성과물을 얻을 수 있다. 첫째, 종양 내 대식세포 아형별 특이적 표지자 및 기능 데이터베이스. 둘째, M2에서 M1으로의 대식세포 재프로그래밍을 유도하는 신규 약물. 셋째, 대식세포 표적 나노의약품 플랫폼. 넷째, 대식세포 기반 CAR 세포치료제. 다섯째, 대식세포-T세포 상호작용 조절 약물. 여섯째, 대식세포 표적 치료와 면역관문억제제의 최적 병용요법 프로토콜. 이러한 성과물들은 암 면역치료, 자가면역질환 치료, 조직 재생 의학 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 대식세포 활성화 및 분극 조절 기술 개발을 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과를 얻을 수 있다. 첫째, 종양 미세환경에서의 대식세포 생물학에 대한 이해를 크게 증진시킬 수 있다. 둘째, 면역세포 간 상호작용 네트워크에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있다. 셋째, 나노의약품 및 세포치료제 개발 기술을 한 단계 발전시킬 수 있다. 넷째, 면역치료 저항성 극복을 위한 새로운 전략을 제시할 수 있다. 다섯째, 정밀 면역치료의 기반을 마련할 수 있다. 여섯째, 대식세포 조절 기술을 다른 질환 영역(예: 자가면역질환, 심혈관질환)으로 확장 적용할 수 있는 가능성을 열 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 대식세포 활성화 및 분극 조절 기술 개발을 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과를 얻을 수 있다. 첫째, 암 치료 효과 개선을 통한 의료비 절감 및 삶의 질 향상을 기대할 수 있다. 둘째, 새로운 항암제 개발을 통한 제약 산업 발전 및 경제적 가치 창출이 가능하다. 셋째, 맞춤형 면역치료 실현을 통한 정밀의료 시대 앞당김으로 의료 패러다임 변화를 촉진할 수 있다. 넷째, 난치성 질환에 대한 새로운 치료 가능성 제시로 사회적 희망을 제공할 수 있다. 다섯째, 면역학 및 나노의학 분야의 기술 경쟁력 강화를 통해 국가 과학기술 위상을 제고할 수 있다. 여섯째, 새로운 치료제 개발에 따른 의료 관련 일자리 창출 효과를 기대할 수 있다.

구분	키워드
국문	대식세포, 종양 관련 대식세포, M1/M2 분극, 면역치료, 종양 미세환경, 나노의약품, 세포치료제, 면역관문억제제, 단일세포 분석, 재프로그래밍
영문	Macrophage, Tumor-associated macrophages, M1/M2 polarization, Immunotherapy, Tumor microenvironment, Nanomedicine, Cell therapy, Immune checkpoint inhibitors, Single-cell analysis, Reprogramming

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	5094	Quail, DF and Joyce, JA	Microenvironmental regulation of tumor progression and metastasis	Nature Medicine	10.1038/nm.3394
2	2012	4247	Sica, A and Mantovani, A	Macrophage plasticity and polarization: in vivo veritas	Journal of Clinical Investigation	10.1172/JCI59643
3	2014	4000	Murray, PJ et al.	Macrophage Activation and Polarization: Nomenclature and Experimental Guidelines	Immunity	10.1016/j.immuni.2014.06.008
4	2013	3033	Wynn, TA et al.	Macrophage biology in development, homeostasis and disease	Nature	10.1038/nature12034
5	2014	2707	Noy, R and Pollard, JW	Tumor-Associated Macrophages: From Mechanisms to Therapy	Immunity	10.1016/j.immuni.2014.06.010
6	2012	2658	Gabrilovich, DI et al.	Coordinated regulation of myeloid cells by tumours	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3175
7	2018	2439	Shapouri-Moghaddam, A et al.	Macrophage plasticity, polarization, and function in health and disease	Journal of Cellular Physiology	10.1002/jcp.26429
8	2017	2360	Mantovani, A et al.	Tumour-associated macrophages as treatment targets in oncology	Nature Reviews Clinical Oncology	10.1038/nrclinonc.2016.217
9	2016	2281	Wynn, TA and Vannella, KM	Macrophages in Tissue Repair, Regeneration, and Fibrosis	Immunity	10.1016/j.immuni.2016.02.015
10	2013	2075	Yona, S et al.	Fate Mapping Reveals Origins and Dynamics of Monocytes and Tissue Macrophages under Homeostasis	Immunity	10.1016/j.immuni.2012.12.001

6.4.17.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	92.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	6.23	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	28.94	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.61	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	20.35	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	29.37	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	26.18	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	20.99	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.60	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.00	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	14,961.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	23.18	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	10.08	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.72	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.31	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	115.74	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	331.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.91	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.37	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	28.16	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	18.32	Q2	16.87	14.46

6.4.18 NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술

6.4.18.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1443
기술명(국문)	NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술
기술명(영문)	NAD Metabolism and Sirtuin-Based Aging Control Technology
기술명 상세 (국문)	NAD 대사 조절 및 서튜인 활성화를 통한 노화 관련 질환 예방 및 건강수명 연장 기술
기술명 상세 (영문)	Technology for Preventing Age-Related Diseases and Extending Healthy Lifespan through NAD Metabolism Regulation and Sirtuin Activation

정의 및 개념
NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술은 니코틴아미드 아데닌 디뉴클레오티드(NAD+) 대사와 서튜인(sirtuin) 단백질 활성을 조절하여 노화 과정을 제어하고 건강수명을 연장하는 기술이다. 이 기술은 NAD+ 전구체 보충, 서튜인 활성화제 개발, 미토콘드리아 기능 개선, 산화 스트레스 감소, 염증 억제 등의 세부 기술을 포함한다. 주요 목표는 세포 내 NAD+ 수준을 유지하고 서튜인 활성을 최적화하여 노화 관련 질환을 예방하고 전반적인 건강을 증진하는 것이다.

필요성
이 연구주제의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 전 세계적으로 고령화가 진행됨에 따라 노화 관련 질환의 예방과 치료에 대한 수요가 증가하고 있다. 둘째, 현대 사회에서 만성 질환과 대사 장애가 증가하면서 이를 해결할 수 있는 새로운 접근법이 필요하다. 셋째, NAD+ 수준과 서튜인 활성이 노화와 밀접한 관련이 있다는 과학적 증거가 축적되고 있어, 이를 조절하는 기술 개발이 중요해지고 있다. 넷째, 건강수명 연장에 대한 사회적 관심이 높아지면서 노화 제어 기술의 중요성이 부각되고 있다. 다섯째, NAD+ 대사와 서튜인 조절을 통한 접근법이 다양한 노화 관련 질환에 대해 광범위한 효과를 보일 수 있어 경제적 효율성이 높다.

최신 동향

NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술의 최신 연구동향은 다음과 같다. 첫째, NAD+ 전구체인 니코틴아미드 리보사이드(NR)와 니코틴아미드 모노뉴클레오티드(NMN)의 경구 투여가 인체 내 NAD+ 수준을 효과적으로 증가시킬 수 있음이 임상시험을 통해 확인되었다. 둘째, 서튜인 활성화제 개발 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 SIRT1과 SIRT3 활성화제가 주목받고 있다. 셋째, NAD+ 대사와 서튜인 활성이 미토콘드리아 기능, 산화 스트레스, 염증 반응 등과 밀접한 관련이 있음이 밝혀지고 있다. 넷째, NAD+ 대사 조절을 통한 심혈관질환, 신경퇴행성 질환, 대사질환 등의 예방 및 치료 가능성이 제시되고 있다. 다섯째, 장내 미생물과 NAD+ 대사 간의 상호작용에 대한 연구가 새롭게 주목받고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: NAD+ 전구체의 장기 투여 효과 및 안전성 평가 ❏ 연구내용: NR과 NMN 등 NAD+ 전구체의 장기 투여가 인체에 미치는 영향을 평가한다. 특히 노화 관련 바이오마커, 대사 지표, 인지 기능 등에 미치는 효과와 장기 안전성을 종합적으로 분석한다. ❏ 과제명: 서튜인 특이적 활성화제 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: SIRT1, SIRT3 등 주요 서튜인에 대한 선택적 활성화제를 개발하고 최적화한다. 이를 통해 서튜인 활성화의 조직 특이적 효과를 규명하고 부작용을 최소화한 치료제 개발을 목표로 한다. ❏ 과제명: NAD+ 대사-미토콘드리아-염증 연관성 규명 ❏ 연구내용: NAD+ 대사가 미토콘드리아 기능과 염증 반응에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명한다. 이를 통해 노화 관련 질환의 새로운 치료 타겟을 발굴한다. ❏ 과제명: NAD+ 대사 조절을 통한 신경퇴행성 질환 예방 전략 개발 ❏ 연구내용: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 주요 신경퇴행성 질환 모델에서 NAD+ 대사 조절의 예방 효과를 평가한다. 이를 바탕으로 임상 적용 가능한 예방 전략을 수립한다. ❏ 과제명: 장내 미생물-숙주 NAD+ 대사 상호작용 연구 ❏ 연구내용: 장내 미생물이 숙주의 NAD+ 대사에 미치는 영향과 그 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 프로바이오틱스 등을 활용한 새로운 NAD+ 대사 조절 전략을 개발한다. ❏ 과제명: NAD+ 대사 조절을 통한 세포노화 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: 세포노화 과정에서 NAD+ 대사의 역할을 규명하고, 이를 조절하여 세포노화를 제어하는 기술을 개발한다. 특히 줄기세포와 면역세포의 기능 유지에 초점을 맞춘다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술 개발에 있어 다음과 같은 기술적 난제와 한계점이 존재한다. 첫째, NAD+ 전구체의 생체 이용률 향상이 필요하다. 현재 사용되는 NR, NMN 등은 경구 투여 시 흡수율이 낮고 표적 조직으로의 전달 효율이 제한적이다. 둘째, 서튜인 활성화제의 특이성 개선이 요구된다. 현재 개발된 대부분의 활성화제는 여러 서튜인에 동시에 작용하여 원치 않는 부작용을 유발할 수 있다. 셋째, NAD+ 대사와 서튜인 활성 조절의 장기적 영향에 대한 이해가 부족하다. 특히 암 발생 위험 등 잠재적 부작용에 대한 우려가 있다. 넷째, 개인 간 NAD+ 대사 차이를 고려한 맞춤형 접근법 개발이 필요하다. 연령, 성별, 유전적 배경 등에 따른 NAD+ 대사 차이를 고려한 정밀 의료 접근이 요구된다. 다섯째, NAD+ 대사와 다른 노화 관련 경로 간의 복잡한 상호작용 이해가 필요하다. mTOR, AMPK 등 다른 주요 대사 조절 경로와의 통합적 이해가 부족한 상황이다.

도전 극복 방향

NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 나노기술을 활용한 NAD+ 전구체 전달 시스템 개발이 필요하다. 이를 통해 생체이용률을 높이고 표적 조직으로의 효율적 전달을 가능케 할 수 있다. 둘째, 구조 기반 약물 설계를 통한 고선택적 서튜인 활성화제 개발이 요구된다. 특정 서튜인에만 작용하는 활성화제를 개발하여 부작용을 최소화할 수 있다. 셋째, 장기 추적 관찰 연구를 통한 NAD+ 대사 조절의 안전성 평가가 필요하다. 대규모 코호트 연구를 통해 장기적 영향과 잠재적 위험을 평가해야 한다. 넷째, 유전체학, 대사체학 등 오믹스 기술을 활용한 개인맞춤형 NAD+ 대사 조절 전략 개발이 요구된다. 개인의 유전적, 대사적 특성을 고려한 정밀의료 접근법을 개발해야 한다. 다섯째, 시스템생물학적 접근을 통한 NAD+ 대사와 다른 노화 관련 경로 간 상호작용 규명이 필요하다. 복잡한 대사 네트워크를 통합적으로 이해하고 모델링하는 연구가 요구된다.

예상 성과물

NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술 개발을 통해 다음과 같은 예상성과물과 활용분야가 기대된다. 첫째, 고효율 NAD+ 전구체 제제 및 전달 시스템이 개발될 것이다. 이는 노화 관련 질환 예방 및 치료를 위한 건강기능식품이나 의약품으로 활용될 수 있다. 둘째, 특정 서튜인에 선택적으로 작용하는 활성화제가 개발될 것이다. 이는 다양한 대사질환, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등의 치료제로 활용 가능하다. 셋째, NAD+ 대사 기반 노화 바이오마커가 개발될 것이다. 이는 개인의 생물학적 나이 측정 및 노화 관련 질환 위험도 평가에 활용될 수 있다. 넷째, NAD+ 대사 조절을 통한 세포 리프로그래밍 기술이 개발될 것이다. 이는 재생의학 분야에서 줄기세포 치료 효율 향상에 활용 가능하다. 다섯째, 개인맞춤형 NAD+ 대사 조절 알고리즘이 개발될 것이다. 이는 정밀의료 분야에서 개인별 최적화된 노화 제어 전략 수립에 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술 개발을 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 노화 과정에 대한 근본적 이해가 증진될 것이다. NAD+ 대사와 서튜인 활성이 노화에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명함으로써 노화 생물학 분야의 발전이 기대된다. 둘째, 대사 조절을 통한 질병 예방 및 치료의 새로운 패러다임이 제시될 것이다. NAD+ 대사 조절을 통해 다양한 만성 질환을 예방하고 치료하는 접근법이 확립될 수 있다. 셋째, 정밀 의료 기술의 발전이 가속화될 것이다. 개인의 NAD+ 대사 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략 개발을 통해 정밀 의료 기술이 한층 발전할 수 있다. 넷째, 미토콘드리아 기능 조절 기술이 발전할 것이다. NAD+ 대사와 미토콘드리아 기능 간의 연관성 규명을 통해 미토콘드리아 질환 치료 기술이 발전할 수 있다. 다섯째, 장내 미생물-숙주 상호작용에 대한 이해가 증진될 것이다. NAD+ 대사를 매개로 한 장내 미생물과 숙주 간 상호작용 규명을 통해 마이크로바이옴 연구 분야가 발전할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: NAD 대사 및 서튜인 기반 노화 제어 기술 개발을 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 의료비 절감 효과가 있을 것이다. 노화 관련 질환의 예방 및 조기 치료를 통해 국가 의료비 지출을 크게 줄일 수 있다. 둘째, 노인 인구의 삶의 질 향상이 기대된다. 건강수명 연장을 통해 노인 인구의 사회 참여도를 높이고 삶의 질을 개선할 수 있다. 셋째, 새로운 산업 분야 창출이 가능하다. NAD+ 전구체 및 서튜인 활성화제 관련 제품 개발을 통해 항노화 산업의 새로운 시장이 형성될 수 있다. 넷째, 생산성 향상 효과가 있을 것이다. 노동 인구의 건강 증진을 통해 전반적인 사회 생산성이 향상될 수 있다. 다섯째, 고령화 사회 문제 해결에 기여할 수 있다. 건강한 노년층 증가를 통해 고령화로 인한 사회적 부담을 경감시킬 수 있다.

구분	키워드
국문	NAD+ 대사, 서튜인, 노화 제어, 미토콘드리아 기능, 산화 스트레스, 염증, 대사질환, 신경퇴행성 질환, 건강수명, 정밀의료
영문	NAD+ metabolism, Sirtuins, Aging control, Mitochondrial function, Oxidative stress, Inflammation, Metabolic diseases, Neurodegenerative diseases, Healthspan, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	1453	Houtkooper, RH et al.	Sirtuins as regulators of metabolism and healthspan	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3293
2	2012	1159	Price, NL et al.	SIRT1 Is Required for AMPK Activation and the Beneficial Effects of Resveratrol on Mitochondrial Function	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2012.04.003
3	2015	1005	Cantó, C et al.	NAD+ Metabolism and the Control of Energy Homeostasis: A Balancing Act between Mitochondria and the Nucleus	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2015.05.023
4	2013	1004	Gomes, AP et al.	Declining NAD+ Induces a Pseudohypoxic State Disrupting Nuclear-Mitochondrial Communication during Aging	Cell	10.1016/j.cell.2013.11.037
5	2014	949	Choudhary, C et al.	The growing landscape of lysine acetylation links metabolism and cell signalling	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3841
6	2014	867	Imai, S and Guarente, L	NAD+ and sirtuins in aging and disease	Trends in Cell Biology	10.1016/j.tcb.2014.04.002
7	2012	855	Cantó, C et al.	The NAD+ Precursor Nicotinamide Riboside Enhances Oxidative Metabolism and Protects against High-Fat Diet-Induced Obesity	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2012.04.022
8	2013	851	Mouchiroud, L et al.	The NAD+/Sirtuin Pathway Modulates Longevity through Activation of Mitochondrial UPR and FOXO Signaling	Cell	10.1016/j.cell.2013.06.016
9	2012	788	North, BJ and Sinclair, DA	The Intersection Between Aging and Cardiovascular Disease	Circulation Research	10.1161/CIRCRESAHA.111.246876
10	2013	781	Eijkelenboom, A and Burgering, BMT	FOXOs: signalling integrators for homeostasis maintenance	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3507
10	2014	781	Chang, HC and Guarente, L	SIRT1 and other sirtuins in metabolism	Trends in Endocrinology And Metabolism	10.1016/j.tem.2013.12.001

6.4.18.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	76.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.00	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.96	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	0.72	Q2	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	7.07	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.72	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	13.23	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	24.79	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	16.56	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.30	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.65	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.87	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	2,147.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	18.45	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	7.16	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.63	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.70	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	120.15	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	397.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	6.27	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.97	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	11.59	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.27	Q3	16.87	14.46

6.4.19 미세아교세포 기반 신경퇴행성 질환 치료 기술

6.4.19.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1530
기술명(국문)	미세아교세포 기반 신경퇴행성 질환 치료 기술
기술명(영문)	Microglia-based Therapy for Neurodegenerative Diseases
기술명 상세 (국문)	미세아교세포 활성화 조절을 통한 알츠하이머병 및 신경퇴행성 질환의 새로운 치료 전략 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Novel Therapeutic Strategies for Alzheimer's Disease and Neurodegenerative Disorders through Microglial Activation Regulation

정의 및 개념
미세아교세포(microglia)는 중추신경계의 주요 면역세포로, 신경 발달, 항상성 유지, 그리고 다양한 신경퇴행성 질환에서 중요한 역할을 한다. 이 연구 분야는 미세아교세포의 다양한 활성화 상태, 신경염증 조절 기능, 그리고 알츠하이머병을 비롯한 신경퇴행성 질환에서의 역할을 탐구한다. 주요 연구 주제로는 미세아교세포의 표현형 변화, 시냅스 가지치기(synaptic pruning), 아밀로이드-베타(amyloid-beta) 및 타우(tau) 병리와의 상호작용, 그리고 TREM2와 같은 유전적 위험 인자의 영향 등이 포함된다.

필요성
알츠하이머병을 비롯한 신경퇴행성 질환은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 현재 효과적인 치료법이 부족한 실정이다. 미세아교세포는 이러한 질환의 발병 및 진행에 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀져, 새로운 치료 전략의 핵심 타겟으로 주목받고 있다. 특히, 미세아교세포의 기능 조절을 통해 신경염증을 억제하고 병리적 단백질의 제거를 촉진할 수 있는 가능성이 제시되면서, 이 분야의 연구 필요성이 더욱 증대되고 있다. 또한, 최근 유전학 연구를 통해 미세아교세포 관련 유전자들이 알츠하이머병의 위험 인자로 밝혀짐에 따라, 이를 타겟으로 한 치료법 개발의 중요성이 부각되고 있다.

최신 동향

최근 연구들은 미세아교세포의 다양한 활성화 상태와 기능에 대한 이해를 크게 확장시켰다. 첫째, 단일세포 RNA 시퀀싱 기술을 통해 질병 관련 미세아교세포(Disease-Associated Microglia, DAM)의 존재가 확인되었으며, 이들이 알츠하이머병 병리에 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 둘째, TREM2 수용체의 기능과 그 변이가 미세아교세포의 활성화 및 아밀로이드-베타 제거에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 셋째, 미세아교세포의 시냅스 가지치기 기능과 이의 과도한 활성화가 신경퇴행성 질환에 미치는 영향에 대한 연구가 주목받고 있다. 넷째, 미세아교세포의 대사 변화와 이것이 신경염증 및 신경퇴행에 미치는 영향에 대한 연구가 새롭게 부각되고 있다. 다섯째, 미세아교세포를 타겟으로 한 새로운 치료 전략, 특히 TREM2 활성화를 통한 접근법이 임상시험 단계에 진입하고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: DAM 특이적 바이오마커 개발 및 임상 적용 ❏ 연구내용: 질병 관련 미세아교세포(DAM)에 특이적인 바이오마커를 개발하고, 이를 알츠하이머병의 조기 진단 및 치료 효과 모니터링에 활용한다. 혈액 및 뇌척수액에서 검출 가능한 DAM 관련 단백질 또는 대사체를 탐색하고, 이의 임상적 유용성을 평가한다. ❏ 과제명: 미세아교세포 대사 조절을 통한 신경염증 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: 미세아교세포의 대사 경로를 타겟으로 하여 신경염증을 조절하는 새로운 치료 전략을 개발한다. 특히, 당 대사와 지질 대사의 조절을 통해 미세아교세포의 활성화 상태를 제어하고, 이를 통해 신경퇴행성 질환의 진행을 늦추는 방법을 연구한다. ❏ 과제명: TREM2 신호전달 경로 조절을 통한 아밀로이드-베타 제거 촉진 기술 ❏ 연구내용: TREM2 수용체의 신호전달 경로를 선택적으로 활성화하여 미세아교세포의 아밀로이드-베타 제거 능력을 향상시키는 기술을 개발한다. TREM2 작용제 개발 및 이의 전달 시스템 최적화를 통해 알츠하이머병의 병리를 개선하는 방법을 연구한다. ❏ 과제명: 미세아교세포-신경세포 상호작용 조절을 통한 시냅스 보호 전략 ❏ 연구내용: 미세아교세포의 과도한 시냅스 가지치기를 억제하고 건강한 시냅스를 보호하는 기술을 개발한다. 보체 시스템과 같은 시냅스 제거 관련 경로를 선택적으로 조절하여 신경퇴행성 질환에서의 인지 기능 저하를 예방하는 방법을 연구한다. ❏ 과제명: 연령 및 성별에 따른 미세아교세포 기능 차이 규명 및 맞춤형 치료법 개발 ❏ 연구내용: 연령과 성별에 따른 미세아교세포의 기능적 차이를 규명하고, 이를 바탕으로 개인화된 치료 전략을 개발한다. 특히, 노화에 따른 미세아교세포의 기능 변화와 성별에 따른 신경염증 반응의 차이를 고려한 맞춤형 치료법을 연구한다. ❏ 과제명: 미세아교세포-아스트로사이트 상호작용 기반 신경보호 전략 개발 ❏ 연구내용: 미세아교세포와 아스트로사이트 간의 상호작용을 조절하여 신경보호 효과를 극대화하는 기술을 개발한다. 두 세포 유형 간의 신호전달 경로를 규명하고, 이를 타겟으로 하여 신경염증을 억제하고 신경 재생을 촉진하는 방법을 연구한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

미세아교세포 연구 분야에서 도전해야 할 주요 기술적 난제들은 다음과 같다. 첫째, 미세아교세포의 다양한 활성화 상태를 정확히 구분하고 각 상태의 기능을 규명하는 것이다. 현재의 기술로는 미세아교세포의 복잡한 표현형을 완전히 이해하기 어려우며, 특히 인간 뇌에서의 미세아교세포 상태를 실시간으로 모니터링하는 기술이 부족하다. 둘째, 미세아교세포의 기능을 선택적으로 조절하는 기술 개발이 필요하다. 현재의 약물들은 미세아교세포의 전반적인 활성을 억제하거나 제거하는 경향이 있어, 유익한 기능은 유지하면서 해로운 기능만을 억제하는 정교한 조절 기술이 요구된다. 셋째, 미세아교세포의 기능 변화가 신경세포 및 다른 신경교세포들에 미치는 영향을 종합적으로 이해하는 것이 필요하다. 넷째, 동물 모델에서 얻은 결과를 인간에게 적용하는 데 있어서의 한계를 극복해야 한다. 인간과 설치류의 미세아교세포는 상당한 차이를 보이므로, 인간화 동물 모델이나 인간 유래 세포를 이용한 연구 방법의 개발이 필요하다. 다섯째, 미세아교세포를 타겟으로 한 치료제의 뇌 전달 기술 개발이 필요하다. 혈액-뇌 장벽(Blood-Brain Barrier)을 효과적으로 통과하면서도 미세아교세포에 선택적으로 작용할 수 있는 약물전달시스템의 개발이 요구된다.

도전 극복 방향

이러한 도전들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 분석 기술을 더욱 발전시켜, 미세아교세포의 다양한 상태를 더 정밀하게 구분하고 각 상태의 기능을 규명해야 한다. 특히, 공간적 정보를 유지한 채 단일세포 분석이 가능한 기술의 개발이 필요하다. 둘째, CRISPR-Cas9 등의 유전자 편집 기술을 활용하여 미세아교세포의 특정 기능만을 선택적으로 조절할 수 있는 방법을 개발해야 한다. 셋째, 3D 오가노이드나 뇌-온-칩(Brain-on-a-chip) 등의 고급 인간모델시스템을 개발하여, 미세아교세포와 다른 뇌 세포들 간의 복잡한 상호작용을 더 정확히 모델링해야 한다. 넷째, 인간 미세아교세포를 이용한 연구를 확대하기 위해, 유도만능줄기세포(iPSC) 유래 미세아교세포 제작 기술을 개선하고, 이를 이용한 질환 모델링 방법을 개발해야 한다. 다섯째, 나노기술을 활용한 새로운 약물전달시스템을 개발하여, 미세아교세포 특이적인 치료제의 뇌 전달 효율을 높여야 한다. 이러한 다각적인 접근을 통해 미세아교세포 연구의 한계를 극복하고, 궁극적으로는 신경퇴행성 질환의 효과적인 치료법 개발로 이어질 수 있을 것이다.

예상 성과물

이 연구를 통해 다음과 같은 성과물들이 예상된다. 첫째, 미세아교세포의 다양한 활성화 상태를 정확히 구분하고 모니터링할 수 있는 새로운 바이오마커 및 이미징 기술. 둘째, 미세아교세포의 특정 기능을 선택적으로 조절할 수 있는 신규 약물 후보 물질. 셋째, 알츠하이머병을 비롯한 신경퇴행성 질환의 조기 진단을 위한 미세아교세포 기반 진단 키트. 넷째, 미세아교세포-신경세포 상호작용을 모델링할 수 있는 고급 3D 오가노이드 또는 뇌-온-칩 시스템. 다섯째, 미세아교세포 타겟 약물의 뇌 전달 효율을 높이는 새로운 나노입자 기반 약물전달시스템. 이러한 성과물들은 신경과학, 면역학, 약리학 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 알츠하이머병, 파킨슨병 등 신경퇴행성 질환의 진단 및 치료에 직접적으로 적용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 이 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 미세아교세포의 기능과 활성화 메커니즘에 대한 근본적인 이해가 크게 향상될 것이다. 이는 신경면역학 분야의 발전에 큰 기여를 할 것이다. 둘째, 신경퇴행성 질환의 발병 및 진행 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 특히, 미세아교세포와 다른 뇌 세포들 간의 상호작용이 질병 진행에 미치는 영향을 더 깊이 이해할 수 있을 것이다. 셋째, 미세아교세포를 타겟으로 한 새로운 치료 전략의 개발이 가능해질 것이다. 이는 현재 효과적인 치료법이 부족한 알츠하이머병 등의 신경퇴행성 질환 치료에 새로운 돌파구를 제공할 수 있다. 넷째, 뇌 질환 연구를 위한 새로운 실험 모델 및 분석 기술의 개발이 촉진될 것이다. 이는 신경과학 연구 전반의 발전에 기여할 것이다. 다섯째, 뇌-면역 시스템 간 상호작용에 대한 이해가 증진되어, 정신질환을 비롯한 다양한 뇌 질환의 병리기전 규명에 도움이 될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 이 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 알츠하이머병을 비롯한 신경퇴행성 질환의 새로운 치료법 개발로 인한 의료비 절감 효과가 기대된다. 이는 고령화 사회에서 큰 경제적 부담이 되고 있는 치매 관련 의료비를 크게 줄일 수 있을 것이다. 둘째, 신경퇴행성 질환의 조기 진단 기술 개발로 인한 사회적 비용 감소가 예상된다. 조기 진단과 적절한 개입을 통해 질병의 진행을 늦추고 삶의 질을 향상시킬 수 있을 것이다. 셋째, 새로운 치료제 및 진단기술 개발로 인한 바이오 산업의 성장이 기대된다. 이는 국가 경제 발전과 일자리 창출에 기여할 것이다. 넷째, 신경퇴행성 질환 환자들의 삶의 질 향상과 이로 인한 사회적 부담 감소가 예상된다. 이는 환자 가족들의 삶의 질 향상으로도 이어질 것이다. 다섯째, 뇌 건강에 대한 사회적 인식 제고와 예방 의학의 발전이 기대된다. 이는 전반적인 국민 건강 증진과 의료 시스템의 효율화로 이어질 수 있을 것이다.

구분	키워드
국문	미세아교세포, 신경퇴행성 질환, 알츠하이머병, 신경염증, TREM2, 시냅스 가지치기, 아밀로이드-베타, 타우 단백질, 단일세포 분석, 면역치료
영문	Microglia, Neurodegenerative diseases, ""Alzheimers disease"", Neuroinflammation, TREM2, Synaptic pruning, Amyloid-beta, Tau protein, Single-cell analysis, Immunotherapy

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	2600	Keren-Shaul, H et al.	A Unique Microglia Type Associated with Restricting Development of Alzheimer’s Disease	Cell	10.1016/j.cell.2017.05.018
2	2012	2477	Schafer, DP et al.	Microglia Sculpt Postnatal Neural Circuits in an Activity and Complement-Dependent Manner	Neuron	10.1016/j.neuron.2012.03.026
3	2013	2003	Guerreiro, R et al.	TREM2 Variants in Alzheimer’s Disease	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1211851
4	2016	1819	Hong, S et al.	Complement and microglia mediate early synapse loss in Alzheimer mouse models	Science	10.1126/science.aad8373
5	2014	1739	Butovsky, O et al.	Identification of a unique TGF-β dependent molecular and functional signature in microglia	Nature Neuroscience	10.1038/nn.3599
6	2013	1737	Jonsson, T et al.	Variant of TREM2 Associated with the Risk of Alzheimer’s Disease	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1211103
7	2013	1684	Parkhurst, CN et al.	Microglia Promote Learning-Dependent Synapse Formation through Brain-Derived Neurotrophic Factor	Cell	10.1016/j.cell.2013.11.030
8	2017	1418	Krasemann, S et al.	The TREM2-APOE Pathway Drives the Transcriptional Phenotype of Dysfunctional Microglia in Neurodegenerative Diseases	Immunity	10.1016/j.immuni.2017.08.008
9	2016	1325	Tang, Y and Le, WD	Differential Roles of M1 and M2 Microglia in Neurodegenerative Diseases	Molecular Neurobiology	10.1007/s12035-014-9070-5
10	2017	1249	Colonna, M and Butovsky, O	Microglia Function in the Central Nervous System During Health and Neurodegeneration	Annual Review of Immunology, Vol 35	10.1146/annurev-immunol-051116-052358

6.4.19.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	88.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.99	S2	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.73	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	16.24	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.11	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	13.35	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	24.15	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	31.14	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	25.82	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.94	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.92	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	12,512.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	16.60	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	8.81	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.38	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.15	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	128.64	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	453.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	6.26	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.35	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	16.32	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.83	Q3	16.87	14.46

6.4.20 생물직교화학 기반 표적 치료제 개발

6.4.20.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1590
기술명(국문)	생물직교화학 기반 표적 치료제 개발
기술명(영문)	Targeted Therapeutics Development via Bioorthogonal Chemistry
기술명 상세 (국문)	생물직교화학을 이용한 항체-약물 접합체 및 표적치료제 개발 플랫폼 기술
기술명 상세 (영문)	Platform Technology for Antibody-Drug Conjugates and Targeted Therapeutics Development Using Bioorthogonal Chemistry

정의 및 개념
생물직교화학(bioorthogonal chemistry)은 생체 내에서 일어나는 자연적인 생화학반응과 간섭하지 않고 선택적으로 일어나는 화학반응을 의미한다. 이 기술은 주로 테트라진(tetrazine)과 트랜스-사이클로옥텐(trans-cyclooctene) 간의 역전자 요구 디엘스-알더 반응(inverse electron-demand Diels-Alder reaction)을 활용하며, 항체-약물 접합체(antibody-drug conjugates, ADCs) 개발, 단백질 표지, 세포표면공학 등에 응용된다.

필요성
생물직교화학 기술은 다음과 같은 이유로 필요성이 높아지고 있다. 첫째, 기존 항암제의 부작용을 줄이고 효과를 높이기 위해 표적치료제 개발이 요구된다. 둘째, 생체 내 특정 분자나 세포를 선택적으로 표지하고 조작할 수 있는 기술이 필요하다. 셋째, 약물전달시스템의 효율성을 높이고 부작용을 줄이기 위해 생체 내에서 약물을 활성화할 수 있는 방법이 필요하다. 넷째, 단백질이나 세포의 기능을 실시간으로 관찰하고 제어할 수 있는 기술이 요구된다.

최신 동향
최근 생물직교화학 분야의 주요 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 새로운 생물직교화학의 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 빠른 반응 속도와 높은 선택성을 가진 반응에 대한 연구가 집중되고 있다. 둘째, 항체-약물 접합체 개발에 생물직교화학 반응을 적용하여 약물 전달의 효율성을 높이는 연구가 진행 중이다. 셋째, 광활성화 가능한 생물직교화학 반응을 이용해 시공간적으로 제어 가능한 약물 활성화 시스템이 개발되고 있다. 넷째, 생체 내에서 촉매 반응을 일으킬 수 있는 나노입자 기반의 인공효소(nanozymes)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다섯째, 단일세포 수준에서의 표지 및 이미징 기술 개발이 이루어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 초고속 생물직교화학 반응 개발 ❏ 연구내용: 반응 속도가 10^6 M-1s-1 이상인 새로운 생물직교화학 반응을 개발한다. 이를 통해 낮은 농도에서도 효과적인 표지와 약물 활성화가 가능하도록 한다. ❏ 과제명: 다기능성 항체-약물 접합체 플랫폼 개발 ❏ 연구내용: 생물직교화학을 이용해 항체에 여러 종류의 약물이나 이미징 프로브를 동시에 결합할 수 있는 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 진단과 치료를 동시에 수행할 수 있는 테라노스틱 시스템을 구축한다. ❏ 과제명: 생체 내 촉매 시스템 개발 ❏ 연구내용: 생체 적합 반응을 촉매할 수 있는 나노입자 기반의 인공효소를 개발한다. 이를 통해 생체 내에서 지속적으로 약물을 활성화하거나 독성 물질을 제거할 수 있는 시스템을 구축한다. ❏ 과제명: 시공간 제어 가능한 약물전달시스템 개발 ❏ 연구내용: 광활성화 가능한 생물직교화학 반응을 이용해 특정 시간과 위치에서만 약물이 활성화되는 시스템을 개발한다. 이를 통해 부작용을 최소화하고 치료 효과를 극대화한다. ❏ 과제명: 단일세포 수준의 단백질 기능 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: 생물직교화학을 이용해 단일세포 내에서 특정 단백질의 기능을 실시간으로 조절할 수 있는 기술을 개발한다. 이를 통해 세포 기능의 정밀한 연구와 제어가 가능하도록 한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
생물직교화학 기술의 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, 반응 속도와 선택성의 동시 향상이다. 빠른 반응 속도를 유지하면서도 높은 선택성을 가진 반응의 개발이 필요하다. 둘째, 생체 내에서의 안정성 확보이다. 생체 내 효소나 환원 환경에 의해 분해되지 않는 안정한 반응물의 개발이 요구된다. 셋째, 독성 문제의 해결이다. 특히 전이금속을 이용한 촉매 반응의 경우, 금속 이온의 독성을 최소화하는 것이 중요하다. 넷째, 깊은 조직에서의 반응 유도이다. 광활성화 반응의 경우, 깊은 조직에서도 효과적으로 반응을 일으킬 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 다섯째, 복잡한 생체 환경에서의 반응 효율 유지이다. 단백질이나 지질 등 다양한 생체 분자가 존재하는 환경에서도 높은 효율로 반응이 일어나도록 해야 한다.

도전 극복 방향
이러한 도전 과제들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 계산화학과 기계학습을 활용한 새로운 반응물 설계이다. 이를 통해 반응 속도와 선택성을 동시에 향상시킬 수 있다. 둘째, 나노입자나 하이드로젤 등의 담체를 이용해 반응물의 안정성을 높이는 것이다. 셋째, 생체적합성이 높은 유기 촉매의 개발이다. 이를 통해 금속 촉매의 독성 문제를 해결할 수 있다. 넷째, 근적외선이나 X선을 이용한 깊은 조직에서의 반응 유도 기술 개발이다. 다섯째, 생체 모사 환경에서의 반응 최적화이다. 실제 생체와 유사한 환경에서 반응을 테스트하고 최적화함으로써 실제 적용 시의 효율을 높일 수 있다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 초고속, 고선택성 생체 적합 반응 시스템. 둘째, 다기능성 항체-약물 접합체 제조 플랫폼. 셋째, 생체 내에서 작동하는 나노촉매 시스템. 넷째, 시공간 제어 가능한 약물전달시스템. 다섯째, 단일세포 수준의 단백질 기능 제어 기술. 이러한 성과물들은 암 치료, 신경퇴행성 질환 치료, 세포생물학 연구, 바이오이미징, 약물전달시스템 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 생체 내에서 일어나는 분자 수준의 현상을 실시간으로 관찰하고 제어할 수 있는 새로운 도구가 개발될 것이다. 이는 세포생물학, 발생생물학 등 기초과학 분야의 발전에 크게 기여할 것이다. 둘째, 약물의 표적 전달 효율이 크게 향상될 것이다. 이는 항암제 등의 치료 효과를 높이고 부작용을 줄이는 데 기여할 것이다. 셋째, 새로운 형태의 진단 기술이 개발될 것이다. 생체 적합 반응을 이용한 고감도, 고선택성 진단 기술은 질병의 조기 진단에 기여할 것이다. 넷째, 생체재료 및 조직공학 분야에 새로운 도구가 제공될 것이다. 생물직교화학 반응을 이용한 하이드로젤 형성 등은 조직재생 연구에 활용될 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 신약 개발 비용과 시간의 절감이다. 생물직교화학을 이용한 약물 스크리닝 기술은 신약 개발 과정을 가속화할 수 있다. 둘째, 맞춤형 의료 기술의 발전이다. 환자 개인의 특성에 맞는 약물전달시스템 개발이 가능해질 것이다. 셋째, 의료비 절감 효과이다. 표적 치료제의 발전으로 치료 효율이 높아지고 부작용이 줄어들어 전체적인 의료비 절감이 기대된다. 넷째, 바이오산업의 성장이다. 생물직교화학 기술은 바이오의약품, 바이오소재 등 다양한 분야의 산업 발전을 촉진할 것이다. 다섯째, 삶의 질 향상이다. 부작용이 적고 효과적인 치료법의 개발로 환자들의 삶의 질이 크게 향상될 것으로 기대된다.

구분	키워드
국문	생물직교화학, 항체-약물 접합체, 표적치료제, 테트라진, 트랜스-사이클로옥텐, 역전자 요구 디엘스-알더 반응, 나노촉매, 광활성화, 단백질 표지, 약물전달시스템
영문	Bioorthogonal chemistry, Antibody-drug conjugates, Targeted therapeutics, Tetrazine, Trans-cyclooctene, Inverse electron-demand Diels-Alder reaction, Nanocatalyst, Photoactivation, Protein labeling, Drug delivery system

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	1338	Beck, A et al.	Strategies and challenges for the next generation of antibody drug conjugates	Nature Reviews Drug Discovery	10.1038/nrd.2016.268
2	2015	787	Boutureira, O and Bernardes, GJL	Advances in Chemical Protein Modification	Chemical Reviews	10.1021/cr500399p
3	2014	763	Lang, K and Chin, JW	Cellular Incorporation of Unnatural Amino Acids and Bioorthogonal Labeling of Proteins	Chemical Reviews	10.1021/cr400355w
4	2014	761	Dong, JJ et al.	Sulfur(VI) Fluoride Exchange (SuFEx): Another Good Reaction for Click Chemistry	Angewandte Chemie-International Edition	10.1002/anie.201309399
5	2012	734	Shen, BQ et al.	Conjugation site modulates the in vivo stability and therapeutic activity of antibody-drug conjugates	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.2108
6	2014	715	Chari, RVJ et al.	Antibody- Drug Conjugates: An Emerging Concept in Cancer Therapy	Angewandte Chemie-International Edition	10.1002/anie.201307628
7	2014	706	Spicer, CD and Davis, BG	Selective chemical protein modification	Nature Communications	10.1038/ncomms5740
8	2017	653	Oliveira, BL et al.	Inverse electron demand Diels-Alder reactions in chemical biology	Chemical Society Reviews	10.1039/c7cs00184c
9	2013	588	Lajoie, MJ et al.	Genomically Recoded Organisms Expand Biological Functions	Science	10.1126/science.1241459
10	2013	578	Sievers, EL and Senter, PD	Antibody-Drug Conjugates in Cancer Therapy	Annual Review of Medicine, Vol 64	10.1146/annurev-med-050311-201823

6.4.20.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	74.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.19	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	0.33	Q2	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	2.27	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.66	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	11.88	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	22.52	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.87	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	9.38	Q2	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.22	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.89	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	22,843.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	40.52	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	22.52	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	9.68	Q1	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	5.74	Q1	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	104.37	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	271.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.06	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.45	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	7.92	Q4	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	2.94	Q5	16.87	14.46

6.4.21 선천성 면역 감지 기전 연구

6.4.21.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1636
기술명(국문)	선천성 면역 감지 기전 연구
기술명(영문)	Innate Immune Sensing Mechanism Research
기술명 상세 (국문)	선천성 면역체계의 병원체 감지 및 신호전달 기전 규명 연구
기술명 상세 (영문)	Research on Elucidating Pathogen Sensing and Signaling Mechanisms in Innate Immune System

정의 및 개념
선천성 면역 감지 기전은 병원체 관련 분자 패턴(PAMPs)이나 손상 관련 분자 패턴(DAMPs)을 인식하는 패턴 인식 수용체(PRRs)를 통해 작동한다. 주요 PRRs에는 cGAS-STING 경로, RIG-I-like 수용체(RLRs), Toll-like 수용체(TLRs) 등이 포함된다. 이들은 병원체 침입이나 세포 손상을 감지하고 인터페론 및 염증성 사이토카인 생성을 유도하여 면역 반응을 개시한다.

필요성
선천성 면역 감지 기전 연구는 다음과 같은 이유로 필요하다. 첫째, 감염성 질환에 대한 새로운 치료 전략 개발에 필수적이다. 둘째, 자가면역질환의 병인을 이해하고 치료법을 개발하는 데 중요하다. 셋째, 암 면역치료의 효과를 향상시키는 데 기여할 수 있다. 넷째, 노화 관련 만성 염증의 기전을 이해하는 데 도움이 된다. 다섯째, 새로운 백신 보조제 개발에 활용될 수 있다. 이 연구 주제는 현재 COVID-19 팬데믹, 암 면역치료의 발전, 자가면역질환의 증가 등으로 인해 더욱 주목받고 있다.

최신 동향
최근 선천성 면역 감지 기전 연구의 주요 동향은 다음과 같다. 첫째, cGAS-STING 경로의 다양한 기능이 밝혀지고 있다. 특히 암 면역, 자가면역질환, 노화 관련 염증에서의 역할이 주목받고 있다. 둘째, 미토콘드리아 DNA의 세포질 유출이 선천성 면역 반응을 유발하는 중요한 기전으로 밝혀졌다. 셋째, STING 활성화를 위한 새로운 약물전달시스템이 개발되고 있다. 넷째, RIG-I와 MDA5의 구조와 활성화 기전에 대한 이해가 깊어지고 있다. 다섯째, 선천성 면역 감지 기전과 적응면역 반응 사이의 연결고리가 더욱 명확해지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: cGAS-STING 경로의 조절 기전 규명 ❏ 연구내용: cGAS-STING 경로의 활성화와 억제를 조절하는 새로운 단백질과 신호전달 경로를 밝힌다. 이를 통해 과도한 면역반응을 제어할 수 있는 새로운 치료 타겟을 발굴한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 스트레스와 선천성 면역반응의 연관성 연구 ❏ 연구내용: 미토콘드리아 기능 이상이 어떻게 선천성 면역반응을 유발하는지 그 기전을 밝힌다. 이를 통해 노화 관련 만성 염증의 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: STING 활성화를 위한 나노입자 기반 약물전달시스템 개발 ❏ 연구내용: 암 조직에 특이적으로 STING 작용제를 전달할 수 있는 나노입자를 개발한다. 이를 통해 암 면역 치료의 효과를 높이고 부작용을 줄인다. ❏ 과제명: RIG-I와 MDA5의 구조-기능 연관성 연구 ❏ 연구내용: RIG-I와 MDA5의 구조 변화가 어떻게 신호전달을 유도하는지 원자 수준에서 규명한다. 이를 통해 새로운 항바이러스 약물 개발의 기반을 마련한다. ❏ 과제명: 선천성 면역 감지와 적응면역 반응의 연계 기전 규명 ❏ 연구내용: 선천성 면역 센서의 활성화가 어떻게 T세포와 B세포의 활성화로 이어지는지 그 기전을 밝힌다. 이를 통해 더 효과적인 백신 개발 전략을 수립한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
선천성 면역 감지 기전 연구에서 도전해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 생체 내에서 실시간으로 선천성 면역 센서의 활성화를 모니터링하는 기술 개발이 필요하다. 둘째, 단일세포 수준에서 선천성 면역 반응의 이질성을 분석하는 기술이 요구된다. 셋째, 선천성 면역 센서의 활성을 정밀하게 조절할 수 있는 약물 개발이 필요하다. 넷째, 조직특이적으로 선천성 면역 반응을 조절하는 기술 개발이 요구된다. 다섯째, 선천성 면역 센서의 활성화가 장기적으로 미치는 영향을 예측하는 모델 개발이 필요하다.

도전 극복 방향
이러한 도전을 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구를 진행해야 한다. 첫째, 생체 이미징 기술과 바이오센서 기술을 결합하여 실시간 모니터링 시스템을 개발한다. 둘째, 단일세포 시퀀싱과 공간 전사체 분석 기술을 활용하여 세포 수준의 이질성을 분석한다. 셋째, 구조 기반 약물 설계와 고효율 스크리닝 기술을 활용하여 정밀한 조절이 가능한 약물을 개발한다. 넷째, 조직특이적 전달 시스템과 조건부 유전자 조절 기술을 결합하여 국소적 면역 조절 기술을 개발한다. 다섯째, 시스템생물학적 접근법과 인공지능 기술을 활용하여 장기적 영향 예측 모델을 구축한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 선천성 면역 센서의 활성화를 실시간으로 모니터링할 수 있는 바이오센서. 둘째, 선천성 면역 반응의 세포 수준 이질성을 분석할 수 있는 단일세포 분석 플랫폼. 셋째, 선천성 면역 센서의 활성을 정밀하게 조절할 수 있는 새로운 약물 후보군. 넷째, 조직특이적으로 선천성 면역 반응을 조절할 수 있는 나노입자 기반 약물전달시스템. 다섯째, 선천성 면역 반응의 장기적 영향을 예측할 수 있는 컴퓨터 모델. 이러한 성과물들은 감염성 질환, 자가면역질환, 암, 노화 관련 질환 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 선천성 면역체계의 작동 원리에 대한 근본적인 이해를 증진시킬 수 있다. 둘째, 새로운 항바이러스 및 항균 전략 개발의 기반을 마련할 수 있다. 셋째, 자가면역질환의 발병 기전을 더욱 명확히 이해하고 새로운 치료 전략을 수립할 수 있다. 넷째, 암 면역 치료의 효과를 획기적으로 향상시킬 수 있는 새로운 접근법을 제시할 수 있다. 다섯째, 노화 관련 만성 염증의 기전을 규명하고 이를 제어할 수 있는 방법을 개발할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 새로운 치료제 개발을 통해 제약 산업의 성장을 촉진할 수 있다. 둘째, 감염성 질환, 자가면역질환, 암 등의 치료 효과 향상으로 의료비 지출을 절감할 수 있다. 셋째, 노화 관련 질환의 예방 및 치료를 통해 고령화 사회의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 넷째, 새로운 백신 개발 기술을 통해 미래의 팬데믹에 더욱 효과적으로 대응할 수 있다. 다섯째, 정밀의료 기술의 발전을 통해 개인맞춤형 치료의 실현을 앞당길 수 있다.

구분	키워드
국문	선천성 면역, 패턴 인식 수용체, cGAS-STING 경로, RIG-I-like 수용체, 미토콘드리아 DNA, 인터페론, 염증성 사이토카인, 자가면역, 암 면역 치료, 노화 관련 염증
영문	Innate immunity, Pattern recognition receptors, cGAS-STING pathway, RIG-I-like receptors, Mitochondrial DNA, Interferon, Inflammatory cytokines, Autoimmunity, Cancer immunotherapy, Age-related inflammation

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	2926	Sun, LJ et al.	Cyclic GMP-AMP Synthase Is a Cytosolic DNA Sensor That Activates the Type I Interferon Pathway	Science	10.1126/science.1232458
2	2014	2032	Ivashkiv, LB and Donlin, LT	Regulation of type I interferon responses	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3581
3	2014	1935	Schneider, WM et al.	Interferon-Stimulated Genes: A Complex Web of Host Defenses	Annual Review of Immunology, Vol 32	10.1146/annurev-immunol-032713-120231
4	2015	1577	McNab, F et al.	Type I interferons in infectious disease	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3787
5	2013	1554	Wu, JX et al.	Cyclic GMP-AMP Is an Endogenous Second Messenger in Innate Immune Signaling by Cytosolic DNA	Science	10.1126/science.1229963
6	2014	1309	Deng, LF et al.	STING-Dependent Cytosolic DNA Sensing Promotes Radiation-Induced Type I Interferon-Dependent Antitumor Immunity in Immunogenic Tumors	Immunity	10.1016/j.immuni.2014.10.019
7	2016	1223	Chen, Q et al.	Regulation and function of the cGAS-STING pathway of cytosolic DNA sensing	Nature Immunology	10.1038/ni.3558
8	2014	1152	Woo, SR et al.	STING-Dependent Cytosolic DNA Sensing Mediates Innate Immune Recognition of Immunogenic Tumors	Immunity	10.1016/j.immuni.2014.10.017
9	2015	1121	West, AP et al.	Mitochondrial DNA stress primes the antiviral innate immune response	Nature	10.1038/nature14156
10	2015	1113	Liu, SQ et al.	Phosphorylation of innate immune adaptor proteins MAVS, STING, and TRIF induces IRF3 activation	Science	10.1126/science.aaa2630

6.4.21.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	82.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	3.72	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	12.36	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.80	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	12.30	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	21.50	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	23.26	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	21.14	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.57	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.77	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	16,406.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	23.98	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	13.26	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.62	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.74	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	60.76	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	208.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.98	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	2.82	Q3	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	4.90	Q5	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.28	Q3	16.87	14.46

6.4.22 혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술

6.4.22.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1660
기술명(국문)	혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술
기술명(영문)	Blood-Brain Barrier and Tight Junction Function Regulation Technology
기술명 상세 (국문)	혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절을 통한 중추신경계 질환 치료 및 약물전달기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Central Nervous System Disease Treatment and Drug Delivery Technology through Blood-Brain Barrier and Tight Junction Function Regulation

정의 및 개념
혈뇌장벽(Blood-Brain Barrier, BBB) 및 밀착연접(Tight Junction) 기능 조절 기술은 중추신경계를 보호하는 BBB의 구조와 기능을 이해하고, 이를 조절하여 중추신경계 질환 치료 및 약물 전달 효율을 향상시키는 기술이다. 이 기술은 BBB를 구성하는 주요 세포들(내피세포, 주피세포, 성상세포 등)의 상호작용, 밀착연접 단백질의 발현 및 조절, 그리고 BBB의 투과성을 제어하는 다양한 메커니즘을 포함한다. 또한 BBB 투과성을 선택적으로 증가시키거나 감소시키는 방법, BBB를 통과할 수 있는 약물전달시스템 개발, 그리고 BBB 기능 이상과 관련된 질병의 치료 전략 등을 포함한다.

필요성

혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술의 필요성은 다음과 같다: 첫째, 중추신경계 질환 치료의 한계 극복이 필요하다. 알츠하이머병, 파킨슨병, 뇌졸중 등 많은 중추신경계 질환의 치료가 BBB로 인해 제한되고 있어, 이를 극복할 수 있는 기술 개발이 시급하다. 둘째, 뇌 질환 치료제 개발의 효율성 향상이 필요하다. 현재 많은 잠재적 치료제들이 BBB를 통과하지 못해 임상 단계에서 실패하고 있어, BBB 투과 기술 개발을 통해 신약 개발의 성공률을 높일 수 있다. 셋째, 정밀의료 실현을 위한 기반 기술로서 중요하다. BBB 기능 조절을 통해 특정 뇌 영역에 약물을 정확히 전달하는 기술은 개인맞춤형 정밀의료 실현에 필수적이다. 넷째, 뇌 질환의 조기 진단 및 예방이 필요하다. BBB 기능 이상은 많은 뇌 질환의 초기 단계에서 나타나므로, BBB 기능을 정확히 평가하고 조절하는 기술은 질병의 조기 진단 및 예방에 중요하다. 다섯째, 고령화 사회에 대비한 기술 개발이 필요하다. 인구 고령화로 인해 뇌 질환 발병률이 증가하고 있어, BBB 관련 기술 개발은 사회경제적으로 매우 중요한 과제이다.

최신 동향

혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술의 최신 연구동향은 다음과 같다: 첫째, 단일세포 수준의 BBB 구성 요소 분석이 진행되고 있다. 최근 단일세포 RNA 시퀀싱 기술을 이용하여 BBB를 구성하는 다양한 세포 유형의 유전자 발현 프로파일을 상세히 분석하고 있다. 둘째, BBB 기능 조절에 관여하는 새로운 분자적 메커니즘이 발견되고 있다. 예를 들어, Wnt/β-catenin 신호전달 경로가 BBB 기능 유지에 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀졌다. 셋째, 나노기술을 이용한 BBB 투과 기술이 발전하고 있다. 리간드-수용체 상호작용을 이용한 표적 나노입자, 외부 자극에 반응하는 스마트 나노입자 등이 개발되고 있다. 넷째, BBB 모델링 기술이 발전하고 있다. 인간 유도만능줄기세포를 이용한 BBB 모델, 오가노이드 기술을 이용한 3D BBB 모델 등이 개발되어 더욱 정확한 실험 환경 (in vitro) 연구가 가능해지고 있다. 다섯째, BBB 기능 이상과 질병과의 연관성 연구가 활발히 진행되고 있다. 알츠하이머병, 다발성 경화증 등 다양한 신경퇴행성 질환에서 BBB 기능 이상의 역할이 밝혀지고 있다. 여섯째, 비침습적 BBB 조절 기술이 개발되고 있다. 집속 초음파(Focused Ultrasound)를 이용한 일시적 BBB 개방 기술 등이 임상시험 단계에 있다.

연구 목표

❏ 과제명: BBB 구성 요소의 분자적 특성 규명 ❏ 연구내용: 단일세포 수준에서 BBB를 구성하는 다양한 세포 유형의 유전자 및 단백질 발현 프로파일을 상세히 분석하고, 이들 간의 상호작용을 규명한다. ❏ 과제명: BBB 기능 조절 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: BBB의 형성, 유지, 그리고 기능 조절에 관여하는 주요 신호전달 경로와 분자적 메커니즘을 밝히고, 이를 조절할 수 있는 방법을 개발한다. ❏ 과제명: 정밀 표적 약물전달시스템 개발 ❏ 연구내용: BBB를 효과적으로 통과하면서도 특정 뇌 영역이나 세포를 표적으로 하는 나노입자 기반의 약물전달시스템을 개발한다. ❏ 과제명: 생체모사 BBB 모델 개발 ❏ 연구내용: 인간유래세포를 이용한 3D 오가노이드 BBB 모델을 개발하고, 이를 이용하여 약물 스크리닝 및 질병 모델링을 수행한다. ❏ 과제명: BBB 기능 이상 관련 질병의 조기 진단 기술 개발 ❏ 연구내용 : BBB 기능 이상을 조기에 감지할 수 있는 바이오마커 및 이미징 기술을 개발하고, 이를 통해 신경퇴행성 질환의 조기 진단 방법을 확립한다. 과제명 : 비침습적 BBB 조절 기술의 임상 적용 ❏ 연구내용: 집속 초음파 등을 이용한 비침습적 BBB 개방 기술의 안전성과 효과성을 임상시험을 통해 검증하고, 실제 치료에 적용할 수 있는 프로토콜을 개발한다. 과제명 : BBB 기능 회복 치료법 개발 ❏ 연구내용 : 손상된 BBB의 기능을 회복시킬 수 있는 약물 또는 유전자 치료법을 개발하고, 이를 통해 신경퇴행성 질환의 진행을 늦추거나 예방하는 전략을 수립한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술 분야에서 도전해야 할 기술적 난제와 한계점은 다음과 같다: 첫째, BBB의 복잡성과 이질성 극복: BBB는 뇌의 다양한 영역에 따라 구조와 기능이 다르며, 질병 상태에 따라 동적으로 변화한다. 이러한 복잡성과 이질성을 고려한 정밀한 BBB 조절 기술 개발이 필요하다. 둘째, 선택적 BBB 투과성 조절: BBB의 투과성을 증가시켜 약물 전달을 용이하게 하면서도, 동시에 유해 물질의 유입은 막을 수 있는 선택적 투과성 조절 기술 개발이 필요하다. 셋째, 장기간 안전성 확보: BBB 조절 기술의 장기적인 안전성, 특히 반복적인 BBB 개방이 뇌 기능에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 넷째, 뇌 질환 특이적 BBB 변화 이해: 각 뇌 질환에 따른 BBB 변화의 특성을 이해하고, 이를 바탕으로 질병 특이적 BBB 조절 전략을 개발해야 한다. 다섯째, 인간화 BBB 모델 개발: 동물 모델과 인간 사이의 종 차이를 극복할 수 있는 인간화 BBB 모델 개발이 필요하다. 여섯째, 실시간 BBB 기능 모니터링: 생체 내에서 BBB의 기능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 일곱째, 약물 전달 효율 향상: BBB를 통과할 수 있는 약물의 크기와 특성에 제한이 있어, 이를 극복할 수 있는 혁신적인 약물전달시스템 개발이 필요하다.

도전 극복 방향

혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다: 첫째, 다학제적 연구 접근: 신경과학, 약학, 나노기술, 생체공학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 BBB의 복잡성을 종합적으로 이해하고 해결책을 모색해야 한다. 둘째, 첨단 이미징 기술 활용: 고해상도 실시간 이미징 기술을 개발하여 BBB의 동적 변화를 관찰하고, 이를 바탕으로 정밀한 BBB 조절 전략을 수립해야 한다. 셋째, 인공지능 및 빅데이터 활용: 대규모 유전체 및 단백체 데이터를 인공지능으로 분석하여 BBB 기능 조절에 관여하는 새로운 표적을 발굴하고, 개인맞춤형 BBB 조절 전략을 개발해야 한다. 넷째, 오가노이드 및 인간화 모델 개발: 인간유래세포를 이용한 3D BBB 오가노이드 모델과 인간화 동물 모델을 개발하여 임상 적용 가능성을 높여야 한다. 다섯째, 나노기술 및 생체재료공학 활용: 지능형 나노입자와 생체적합성 재료를 개발하여 BBB 투과성을 향상시키고 약물 전달 효율을 높여야 한다. 여섯째, 비침습적 BBB 조절 기술 최적화: 집속 초음파, 경두개 자기 자극 등 비침습적 BBB 조절 기술의 안전성과 효과성을 높이기 위한 최적화 연구를 수행해야 한다. 일곱째, 시스템생물학적 접근: BBB를 구성하는 다양한 세포 유형 간의 상호작용을 시스템 수준에서 이해하고, 이를 바탕으로 종합적인 BBB 조절 전략을 수립해야 한다.

예상 성과물

혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술 개발을 통해 예상되는 성과물과 활용 분야는 다음과 같다: 첫째, BBB 투과성 약물 전달 플랫폼: 나노입자, 항체, 펩타이드 등을 이용한 BBB 투과성 약물전달시스템이 개발되어 중추신경계 질환 치료제 개발에 활용될 수 있다. 둘째, 인간화 BBB 모델: 인간유래세포를 이용한 3D BBB 오가노이드 모델이 개발되어 약물 스크리닝, 독성 평가, 질병 모델링 등에 활용될 수 있다. 셋째, BBB 기능 조절 치료제: BBB의 기능을 회복시키거나 강화하는 약물이 개발되어 뇌졸중, 알츠하이머병 등 다양한 신경퇴행성 질환의 치료에 활용될 수 있다. 넷째, BBB 기능 진단 키트: BBB 기능 이상을 조기에 진단할 수 있는 바이오마커 기반 진단 키트가 개발되어 신경퇴행성 질환의 조기 진단에 활용될 수 있다. 다섯째, 비침습적 BBB 조절 장치: 집속 초음파 등을 이용한 비침습적 BBB 개방 장치가 개발되어 뇌종양 치료, 유전자 치료 등에 활용될 수 있다. 여섯째, BBB 기능 모니터링 시스템: 실시간으로 BBB 기능을 모니터링할 수 있는 이미징 시스템이 개발되어 뇌 질환의 진단 및 치료 효과 평가에 활용될 수 있다. 일곱째, BBB 관련 빅데이터 및 AI 플랫폼: BBB 기능과 관련된 대규모 데이터베이스와 이를 분석할 수 있는 AI 플랫폼이 구축되어 개인맞춤형 치료 전략 수립에 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술 개발을 통한 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다: 첫째, 중추신경계 질환의 치료 패러다임 변화: BBB 투과성 약물전달기술의 발전으로 기존에 치료가 어려웠던 중추신경계 질환에 대한 새로운 치료 접근법이 가능해질 것이다. 둘째, 뇌 과학 연구의 가속화: 정밀한 BBB 조절 기술을 통해 뇌 기능 연구, 신경회로 조절 등 기초 뇌 과학 연구가 더욱 활발해질 것이다. 셋째, 약물 개발 효율성 향상: 인간화 BBB 모델의 개발로 신약 개발 과정에서의 실패율을 낮추고, 개발 기간을 단축할 수 있을 것이다. 넷째, 정밀의료 실현: BBB 기능의 개인차를 고려한 맞춤형 치료 전략 수립이 가능해져 정밀 의료 실현에 기여할 것이다. 다섯째, 융합 연구 촉진: BBB 연구는 신경과학, 약학, 나노기술, 생체공학 등 다양한 분야의 융합을 필요로 하므로, 학제 간 융합 연구를 촉진할 것이다. 여섯째, 새로운 진단 기술 개발: BBB 기능 이상을 조기에 감지할 수 있는 새로운 진단 기술이 개발되어 뇌 질환의 조기 진단 및 예방에 기여할 것이다. 일곱째, 뇌-기계 인터페이스 기술 발전: BBB 조절 기술의 발전은 뇌-기계 인터페이스 기술의 발전에도 기여하여, 신경보철 등의 분야에서 혁신을 가져올 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 혈뇌장벽 및 밀착연접 기능 조절 기술 개발을 통한 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다: 첫째, 의료비 절감: 중추신경계 질환의 효과적인 치료와 예방을 통해 장기적으로 의료비를 절감할 수 있을 것이다. 둘째, 삶의 질 향상: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 난치성 뇌 질환의 치료 효과 개선으로 환자와 가족의 삶의 질이 향상될 것이다. 셋째, 신약 개발 산업 활성화: BBB 투과 기술의 발전으로 중추신경계 질환 치료제 개발이 활성화되어 제약 산업의 성장을 촉진할 것이다. 넷째, 고령화 사회 대응: 뇌 질환의 효과적인 예방과 치료를 통해 고령화 사회에서의 건강한 노년 생활을 지원할 수 있을 것이다. 다섯째, 새로운 일자리 창출: BBB 관련 연구, 개발, 생산 등의 분야에서 새로운 일자리가 창출될 것이다. 여섯째, 국가 경쟁력 강화: BBB 관련 기술의 선점을 통해 바이오 헬스케어 분야에서의 국가 경쟁력을 강화할 수 있을 것이다. 일곱째, 사회적 비용 감소: 뇌 질환으로 인한 사회적 비용(간병 비용, 생산성 손실 등)을 줄일 수 있을 것이다. 여덟째, 개인맞춤형 의료 서비스 확대: BBB 기능의 개인차를 고려한 맞춤형 치료가 가능해져 의료 서비스의 질이 향상될 것이다.

구분	키워드
국문	혈뇌장벽, 밀착연접, 중추신경계, 약물전달, 나노입자, 오가노이드, 집속 초음파, 신경퇴행성 질환, 바이오마커, 인공지능
영문	Blood-Brain Barrier (BBB), Tight Junction, Central Nervous System (CNS), Drug Delivery, Nanoparticles, Organoids, Focused Ultrasound, Neurodegenerative Diseases, Biomarkers, Artificial Intelligence (AI)

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2018	1533	Sweeney, MD et al.	Blood-brain barrier breakdown in Alzheimer disease and other neurodegenerative disorders	Nature Reviews Neurology	10.1038/nrneurol.2017.188
2	2013	1506	Obermeier, B et al.	Development, maintenance and disruption of the blood-brain barrier	Nature Medicine	10.1038/nm.3407
3	2015	1366	Daneman, R and Prat, A	The Blood-Brain Barrier	Cold Spring Harbor Perspectives in Biology	10.1101/cshperspect.a020412
4	2015	1256	Montagne, A et al.	Blood-Brain Barrier Breakdown in the Aging Human Hippocampus	Neuron	10.1016/j.neuron.2014.12.032
5	2015	1239	Srinivasan, B et al.	TEER Measurement Techniques for In Vitro Barrier Model Systems	Jala	10.1177/2211068214561025
6	2014	1222	Hall, CN et al.	Capillary pericytes regulate cerebral blood flow in health and disease	Nature	10.1038/nature13165
7	2017	1206	Iadecola, C	The Neurovascular Unit Coming of Age: A Journey through Neurovascular Coupling in Health and Disease	Neuron	10.1016/j.neuron.2017.07.030
8	2012	1106	Pardridge, WM	Drug transport across the blood-brain barrier	Journal of Cerebral Blood Flow And Metabolism	10.1038/jcbfm.2012.126
9	2019	1050	Sweeney, MD et al.	BLOOD-BRAIN BARRIER: FROM PHYSIOLOGY TO DISEASE AND BACK	Physiological Reviews	10.1152/physrev.00050.2017
10	2015	995	Zhao, Z et al.	Establishment and Dysfunction of the Blood-Brain Barrier	Cell	10.1016/j.cell.2015.10.067

6.4.22.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	76.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	2.62	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	13.58	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.04	Q2	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	7.85	Q2	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	22.94	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	16.87	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	16.75	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	5.20	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.16	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	2.00	Q5	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	18.28	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	9.22	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.26	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.56	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	41.47	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	183.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.08	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.71	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.33	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	11.73	Q3	16.87	14.46

6.4.23 단일세포 전사체학 기반 암 진화 연구

6.4.23.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1661
기술명(국문)	단일세포 전사체학 기반 암 진화 연구
기술명(영문)	Single-Cell Transcriptomics-Based Cancer Evolution Research
기술명 상세 (국문)	단일세포 전사체학과 공간전사체학을 활용한 암 진화 및 종양 미세환경 연구
기술명 상세 (영문)	Cancer Evolution and Tumor Microenvironment Research Using Single-Cell and Spatial Transcriptomics

정의 및 개념
단일세포 전사체학(single-cell transcriptomics)은 개별 세포 수준에서 유전자 발현을 분석하는 기술로, 암 진화와 종양 미세환경의 복잡성을 이해하는 데 중요한 도구이다. 이 기술은 RNA 시퀀싱(RNA-seq)을 통해 세포 간 이질성, 희귀 세포 유형, 세포 상태 전이 등을 고해상도로 분석할 수 있다. 최근에는 공간전사체학(spatial transcriptomics)과 결합하여 조직 내 세포의 위치 정보까지 획득할 수 있게 되었다. 이를 통해 암의 발생, 진행, 전이, 약물 내성 등 다양한 측면을 세포 수준에서 이해할 수 있게 되었다.

필요성
암은 높은 이질성과 복잡한 진화 과정을 가진 질병으로, 기존의 벌크(bulk) 분석 방법으로는 그 복잡성을 완전히 이해하기 어려웠다. 단일세포 전사체학은 이러한 한계를 극복하고 암의 세포 수준 이질성과 진화 과정을 상세히 분석할 수 있게 해준다. 이는 암의 발생 기전 이해, 새로운 치료 표적 발굴, 약물 내성 극복, 개인맞춤형 치료법 개발 등에 필수적이다. 또한, 면역 치료의 효과를 예측하고 개선하는 데에도 중요한 역할을 할 수 있어 현재 암 연구에서 가장 주목받는 기술 중 하나이다.

최신 동향
최근 단일세포 전사체학 분야의 주요 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 공간전사체학 기술의 발전으로 세포의 위치 정보와 유전자 발현 정보를 동시에 얻을 수 있게 되었다. 둘째, 다중오믹스(multi-omics) 접근법을 통해 전사체뿐만 아니라 게놈, 후성유전체, 단백체 등 다양한 분자 정보를 통합 분석하는 연구가 증가하고 있다. 셋째, 인공지능과 기계학습을 활용한 데이터 분석 방법이 개발되어 복잡한 단일세포 데이터의 해석이 더욱 정교해지고 있다. 넷째, 암 진화 과정을 시간에 따라 추적하는 종단 연구(longitudinal study)가 활발히 진행되고 있다. 다섯째, 면역세포와 암세포의 상호작용을 분석하여 면역치료의 효과를 예측하고 개선하는 연구가 증가하고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 고해상도 공간전사체학 기술 개발 ❏ 연구내용: 단일세포 수준의 해상도로 조직 내 유전자 발현을 매핑할 수 있는 새로운 공간전사체학 기술을 개발한다. 이를 통해 암 조직 내 세포 간 상호작용과 미세환경의 영향을 더욱 정확히 분석할 수 있다. ❏ 과제명: 단일세포 다중오믹스 통합 분석 플랫폼 구축 ❏ 연구내용: 전사체, 게놈, 후성유전체, 단백체 등 다양한 분자 정보를 단일세포 수준에서 통합 분석할 수 있는 실험 및 컴퓨터 분석 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 암 세포의 특성을 다각도로 이해할 수 있다. ❏ 과제명: 암 진화 동역학 모델링 ❏ 연구내용: 단일세포 데이터를 기반으로 암의 시간에 따른 진화 과정을 수학적으로 모델링한다. 이를 통해 암의 진행과 전이 과정을 예측하고 중요한 진화적 이벤트를 식별할 수 있다. ❏ 과제명: 면역-암 세포 상호작용 네트워크 분석 ❏ 연구내용: 단일세포 수준에서 면역세포와 암세포 간의 상호작용을 네트워크로 분석하여 면역회피 메커니즘을 규명하고 새로운 면역치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 약물 내성 메커니즘 규명 및 극복 전략 개발 ❏ 연구내용: 단일세포 분석을 통해 약물 내성 획득 과정을 추적하고, 내성 관련 세포 하위 집단을 식별하여 이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발한다. ❏ 과제명: 인공지능 기반 단일세포 데이터 분석 도구 개발 ❏ 연구내용 : 대규모 단일세포 데이터를 효율적으로 분석하고 해석할 수 있는 인공지능 및 기계학습 기반의 분석 도구를 개발한다. 이를 통해 새로운 세포 유형 발견, 세포 상태 전이 예측 등을 자동화할 수 있다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

단일세포 전사체학 기반 암 진화 연구에서 직면한 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 데이터의 희소성(sparsity)과 노이즈 문제: 단일세포 RNA-seq 데이터는 많은 유전자가 검출되지 않는 희소성 문제와 기술적 노이즈가 크다는 한계가 있다. 둘째, 대규모 데이터 처리 및 통합 분석의 어려움: 수십만 개의 세포에서 얻은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하고 의미 있는 정보를 추출하는 것이 쉽지 않다. 셋째, 시간에 따른 세포 운명 추적의 한계: 현재 기술로는 같은 세포를 시간에 따라 추적 관찰하기 어려워 세포 운명을 정확히 예측하기 힘들다. 넷째, 공간 해상도와 분자 정보의 트레이드오프: 높은 공간 해상도와 풍부한 분자 정보를 동시에 얻는 것이 기술적으로 어렵다. 다섯째, 단일세포 수준의 기능적 검증 한계: 전사체 정보만으로는 세포의 기능을 완전히 이해하기 어려우며, 단일세포 수준에서의 기능적 검증이 필요하다.

도전 극복 방향

이러한 기술적 난제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 데이터 품질 개선을 위한 실험 프로토콜 최적화 및 계산적 방법 개발: 세포 포집 효율을 높이고 기술적 노이즈를 줄이는 실험 방법을 개발하며, 데이터 정규화와 배치 효과 제거를 위한 고급 알고리즘을 개발한다. 둘째, 클라우드 컴퓨팅과 분산 처리 기술을 활용한 대규모 데이터 분석 플랫폼 구축: 대용량 단일세포 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 개발한다. 셋째, 유전자 편집과 세포 계보 추적 기술의 결합: CRISPR-Cas9 기반의 유전자 편집 기술과 세포 계보 추적 기술을 결합하여 세포 운명을 더욱 정확히 추적한다. 넷째, 새로운 공간전사체학 기술 개발: 나노기술과 초고해상도 이미징 기술을 활용하여 공간 해상도와 분자 정보의 트레이드오프를 극복한다. 다섯째, 단일세포 기능 분석 기술 개발: 단일세포 수준에서 유전자 발현과 단백질 기능을 동시에 분석할 수 있는 새로운 기술을 개발한다.

예상 성과물

본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고해상도 암 세포 지도: 다양한 암 종에 대한 단일세포 수준의 상세한 전사체 지도를 구축하여 암의 이질성과 진화 과정을 이해하는 데 활용할 수 있다. 둘째, 새로운 암 치료 표적: 암 진화 과정에서 중요한 역할을 하는 새로운 유전자와 세포 유형을 발견하여 새로운 치료 표적으로 활용할 수 있다. 셋째, 암 진단 및 예후 예측 도구: 단일세포 전사체 프로파일을 기반으로 한 정밀한 암 진단 및 예후 예측 도구를 개발할 수 있다. 넷째, 맞춤형 면역치료 전략: 환자별 종양 미세환경의 면역세포 구성과 상호작용을 분석하여 개인맞춤형 면역치료 전략을 수립할 수 있다. 다섯째, 약물내성 극복 전략: 약물내성 획득 과정의 세포 수준 메커니즘을 이해하고 이를 극복하기 위한 새로운 치료 전략을 개발할 수 있다. 이러한 성과물들은 암 연구, 진단, 치료 분야에서 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 암생물학의 근본적 이해 증진: 단일세포 수준에서 암의 발생, 진행, 전이 과정을 상세히 이해함으로써 암생물학 분야에 새로운 패러다임을 제시할 수 있다. 둘째, 정밀의학의 발전: 환자 개개인의 종양 특성을 세포 수준에서 분석함으로써 더욱 정밀한 진단과 맞춤형 치료가 가능해질 것이다. 셋째, 새로운 실험 기술의 개발: 단일세포 분석을 위한 새로운 실험 기술과 프로토콜이 개발되어 생명과학 전반의 발전을 촉진할 것이다. 넷째, 데이터과학과 생물학의 융합: 대규모 단일세포 데이터를 분석하기 위한 새로운 계산 방법과 알고리즘이 개발되어 데이터과학과 생물학의 융합이 가속화될 것이다. 다섯째, 시스템생물학적 접근의 강화: 단일세포 수준의 상세한 데이터를 바탕으로 암을 하나의 복잡한 시스템으로 이해하고 모델링하는 시스템생물학적 접근이 강화될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 의료비 절감: 정밀한 진단과 맞춤형 치료를 통해 불필요한 치료를 줄이고 치료 효율성을 높여 전체적인 의료비를 절감할 수 있다. 둘째, 신약 개발 가속화: 새로운 치료 표적 발굴과 약물 반응성 예측 모델 개발을 통해 신약 개발 과정을 가속화하고 성공률을 높일 수 있다. 셋째, 삶의 질 향상: 암 환자의 생존율 향상과 부작용 감소를 통해 환자와 가족의 삶의 질을 크게 개선할 수 있다. 넷째, 바이오산업 발전: 단일세포 분석 관련 기술과 장비, 소프트웨어 등의 개발을 통해 바이오산업의 새로운 성장동력을 창출할 수 있다. 다섯째, 국제 경쟁력 강화: 첨단 암 연구 분야에서의 성과를 통해 국가의 과학기술 경쟁력과 바이오산업 경쟁력을 강화할 수 있다.

구분	키워드
국문	단일세포 전사체학, 암 진화, 종양 이질성, 공간전사체학, 종양 미세환경, 정밀의학, 면역치료, 약물내성, 시스템생물학, 인공지능
영문	Single-cell transcriptomics, Cancer evolution, Tumor heterogeneity, Spatial transcriptomics, Tumor microenvironment, Precision medicine, Immunotherapy, Drug resistance, Systems biology, Artificial intelligence

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2019	6339	Stuart, T et al.	Comprehensive Integration of Single-Cell Data	Cell	10.1016/j.cell.2019.05.031
2	2018	5592	Butler, A et al.	Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.4096
3	2015	4167	Macosko, EZ et al.	Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets	Cell	10.1016/j.cell.2015.05.002
4	2016	4023	Jolliffe, IT and Cadima, J	Principal component analysis: a review and recent developments	Philosophical Transactions of The Royal Society A-Mathematical Physical And Engineering Sciences	10.1098/rsta.2015.0202
5	2014	3164	Trapnell, C et al.	The dynamics and regulators of cell fate decisions are revealed by pseudotemporal ordering of single cells	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.2859
6	2014	2859	Patel, AP et al.	Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma	Science	10.1126/science.1254257
7	2015	2782	Satija, R et al.	Spatial reconstruction of single-cell gene expression data	Nature Biotechnology	10.1038/nbt.3192
8	2021	2573	Hao, YH et al.	Integrated analysis of multimodal single-cell data	Cell	10.1016/j.cell.2021.04.048
9	2016	2479	Tirosh, I et al.	Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq	Science	10.1126/science.aad0501
10	2018	2376	Wolf, FA et al.	SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis	Genome Biology	10.1186/s13059-017-1382-0

6.4.23.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	88.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	10.49	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	42.62	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,018.03	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	28.71	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	41.91	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	35.34	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	30.57	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.91	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.71	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	0.00	Q5	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	24.84	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	16.92	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.50	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.56	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	40.73	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	157.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	1.63	Q4	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	1.80	Q4	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	45.33	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	20.00	Q1	16.87	14.46

6.4.24 차세대 CAR-T 세포 치료제 개발

6.4.24.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1716
기술명(국문)	차세대 CAR-T 세포 치료제 개발
기술명(영문)	Next-Generation CAR-T Cell Therapy Development
기술명 상세 (국문)	고형암 및 혈액암 치료를 위한 개선된 CAR-T 세포 기술 및 안전성 향상 전략 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Enhanced CAR-T Cell Technologies and Safety Improvement Strategies for Solid and Hematological Cancer Treatment

정의 및 개념
키메릭 항원 수용체 T 세포(Chimeric Antigen Receptor T cells, CAR-T cells) 치료는 환자의 T 세포를 유전자 조작하여 암세포 표면의 특정 항원을 인식하도록 만든 후 체내에 주입하는 면역세포 치료법이다. CAR-T 세포는 암세포를 특이적으로 인식하고 공격하여 제거하는 능력을 가지며, 주로 CD19, BCMA 등의 항원을 표적으로 한다. 이 기술은 T 세포 수용체, 공동자극 도메인, 세포 내 신호전달 도메인 등으로 구성된 인공 수용체를 이용하여 T 세포의 기능을 향상시킨다.

필요성
CAR-T 세포 치료는 기존 치료법에 반응하지 않는 난치성 혈액암 환자들에게 새로운 희망을 제시하고 있다. 특히 재발성/불응성 B세포 림프종, 급성 림프구성 백혈병, 다발성 골수종 등에서 높은 완전 관해율을 보이고 있어 주목받고 있다. 그러나 고형암에서의 효과 제한, 부작용 관리, 생산 비용 등의 문제로 인해 개선된 CAR-T 세포 기술 개발이 필요하다. 또한, 암 치료의 패러다임을 바꿀 수 있는 잠재력을 가진 이 기술의 발전은 의료 산업 및 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.

최신 동향
최근 CAR-T 세포 치료 연구는 다음과 같은 방향으로 진행되고 있다. 첫째, 고형암 치료를 위한 CAR-T 세포의 개선이다. 종양 미세환경 극복, 새로운 표적 항원 발굴, 다중 항원 표적화 등의 전략이 연구되고 있다. 둘째, 안전성 향상을 위한 기술 개발이다. 사이토카인 방출 증후군(CRS)과 신경독성 관리를 위한 스위치 CAR, 조절 가능한 CAR 등이 개발되고 있다. 셋째, CAR-T 세포의 지속성과 효능 개선이다. 기억 T 세포 유도, 대사 조절, 유전자 편집 기술 등이 활용되고 있다. 넷째, 생산 과정 최적화와 비용 절감을 위한 연구가 진행 중이다. 다섯째, 동종 CAR-T 세포 개발을 통한 ‘즉시 사용 가능한’ 치료제 연구가 활발히 이루어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 고형암 표적 CAR-T 세포 개발 ❏ 연구내용: 고형암 특이적 항원을 표적으로 하는 CAR-T 세포를 개발한다. 종양 미세환경 극복 전략을 통합하여 CAR-T 세포의 침투력과 지속성을 향상시킨다. 다중 항원 표적화 기술을 적용하여 항원 소실로 인한 내성을 극복한다. ❏ 과제명: CAR-T 세포 치료의 안전성 향상 기술 개발 ❏ 연구내용: 사이토카인 방출 증후군과 신경독성을 최소화하는 안전 스위치 CAR 기술을 개발한다. 조절 가능한 CAR 시스템을 통해 부작용을 제어하고 치료 효과를 최적화한다. 표적 항원 선택성을 높여 정상 조직에 대한 부작용을 감소시킨다. ❏ 과제명: CAR-T 세포의 지속성 및 효능 증진 연구 ❏ 연구내용: 기억 T 세포 유도 기술을 통해 CAR-T 세포의 장기 지속성을 향상시킨다. 대사 조절 및 유전자 편집 기술을 활용하여 CAR-T 세포의 기능을 최적화한다. 면역억제인자에 대한 저항성을 갖는 CAR-T 세포를 개발한다. ❏ 과제명: CAR-T 세포 생산 최적화 및 비용 절감 기술 개발 ❏ 연구내용: 자동화된 CAR-T 세포 제조 시스템을 개발하여 생산 효율성을 높인다. 무바이러스 유전자 전달 기술을 통해 생산 비용을 절감한다. 품질 관리 프로세스를 개선하여 CAR-T 세포 제품의 일관성을 향상시킨다. ❏ 과제명: 동종 CAR-T 세포 플랫폼 개발 ❏ 연구내용: 즉시 사용 가능한 동종 CAR-T 세포 치료제를 개발한다. 면역거부반응을 최소화하는 유전자 편집 기술을 적용한다. 다양한 암종에 대응 가능한 범용 CAR-T 세포 라이브러리를 구축한다. ❏ 과제명: CAR-T 세포와 병용 가능한 면역조절제 개발 ❏ 연구내용: CAR-T 세포 치료의 효과를 증진시키는 면역관문억제제를 개발한다. 종양 미세환경을 개선하는 면역조절제를 CAR-T 세포 치료와 병용한다. CAR-T 세포의 기능을 향상시키는 사이토카인 치료법을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

CAR-T 세포 치료 기술은 여러 도전 과제에 직면해 있다. 첫째, 고형암에서의 효과 제한이다. 종양 미세환경의 면역 억제, CAR-T 세포의 낮은 침투력, 항원 이질성 등이 주요 원인이다. 둘째, 심각한 부작용 관리이다. 사이토카인 방출 증후군, 신경독성, B 세포 무형성증 등의 부작용이 발생할 수 있다. 셋째, 항원 소실로 인한 재발이다. 단일 항원 표적화의 한계로 인해 항원 음성 종양세포가 선택적으로 생존할 수 있다. 넷째, CAR-T 세포의 지속성 부족이다. 많은 환자에서 CAR-T 세포가 장기간 유지되지 못해 치료 효과가 제한된다. 다섯째, 높은 생산 비용과 복잡한 제조 과정이다. 개별화된 치료제 생산으로 인해 비용이 높고 시간이 오래 걸린다. 여섯째, 동종 CAR-T 세포 개발의 어려움이다. 면역거부반응과 이식편대숙주병 위험을 극복해야 한다.

도전 극복 방향

CAR-T 세포 치료의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구가 진행되어야 한다. 첫째, 고형암 치료를 위해 종양 미세환경을 표적으로 하는 CAR-T 세포 개발, 다중 항원 표적화 전략, 케모카인 수용체 도입 등의 기술을 적용해야 한다. 둘째, 안전성 향상을 위해 스위치 CAR, 조절 가능한 CAR 시스템, 정밀한 항원 선택 등의 기술을 개발해야 한다. 셋째, 항원 소실 문제 해결을 위해 이중 항원 표적화, 적응형 항원 인식 시스템 등을 연구해야 한다. 넷째, CAR-T 세포의 지속성 향상을 위해 기억 T 세포 유도 기술, 대사 조절, 유전자 편집 기술 등을 활용해야 한다. 다섯째, 생산 과정 최적화를 위해 자동화 시스템, 무바이러스 유전자 전달 기술 등을 개발해야 한다. 여섯째, 동종 CAR-T 세포 개발을 위해 면역거부반응을 최소화하는 유전자 편집 기술, 범용 CAR-T 세포 플랫폼 등을 연구해야 한다.

예상 성과물
CAR-T 세포 치료 기술 개발을 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고형암 치료가 가능한 차세대 CAR-T 세포 제품이 개발될 것이다. 둘째, 안전성이 향상된 조절 가능한 CAR-T 세포 시스템이 확립될 것이다. 셋째, 장기 지속성을 가진 기억 T 세포 기반 CAR-T 세포가 개발될 것이다. 넷째, 비용 효율적이고 신속한 CAR-T 세포 생산 플랫폼이 구축될 것이다. 다섯째, ‘즉시 사용 가능한’ 동종 CAR-T 세포 제품이 상용화될 것이다. 이러한 성과물들은 혈액암 및 고형암 치료, 자가면역질환 치료, 세포치료제 산업, 유전자치료 기술 분야 등에 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: CAR-T 세포 치료 기술의 발전은 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과를 가져올 것이다. 첫째, 암 면역치료의 새로운 패러다임을 제시하여 난치성 암 치료의 혁신을 이끌 것이다. 둘째, 세포공학 및 유전자 편집 기술의 발전을 촉진하여 다양한 질병 치료에 응용될 수 있는 플랫폼 기술을 제공할 것이다. 셋째, 면역학, 종양학, 세포생물학 등 다양한 분야의 융합연구를 촉진하여 학제간 협력을 강화할 것이다. 넷째, 정밀의료 및 개인맞춤형 치료의 실현을 앞당겨 의료 기술의 혁신을 가속화할 것이다. 다섯째, 생체 내 세포 추적 기술, 단일세포 분석 기술 등 관련 분야의 기술 발전을 견인할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: CAR-T 세포 치료 기술의 발전은 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과를 가져올 것이다. 첫째, 난치성 암 환자의 생존율 향상 및 삶의 질 개선으로 사회적 비용을 절감할 수 있다. 둘째, 새로운 바이오의약품 시장을 창출하여 경제 성장에 기여할 것이다. 셋째, 첨단 바이오 기술 산업의 발전을 통해 고용 창출 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 것이다. 넷째, 개인맞춤형 치료의 실현으로 의료 서비스의 질적 향상을 가져올 것이다. 다섯째, 난치성 질환 극복에 대한 사회적 희망을 제공하여 국민 삶의 질 향상에 기여할 것이다. 여섯째, 첨단 의료 기술의 발전을 통해 의료관광 산업 활성화 등 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

구분	키워드
국문	키메릭 항원 수용체, CAR-T 세포, 면역세포치료, 항암면역치료, 유전자 편집, 세포공학, 종양 미세환경, 사이토카인 방출 증후군, 동종 세포치료, 정밀의료
영문	Chimeric Antigen Receptor, CAR-T cells, Immunocellular therapy, Cancer immunotherapy, Gene editing, Cell engineering, Tumor microenvironment, Cytokine release syndrome, Allogeneic cell therapy, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	3779	Maude, SL et al.	Chimeric Antigen Receptor T Cells for Sustained Remissions in Leukemia	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1407222
2	2017	3384	Neelapu, SS et al.	Axicabtagene Ciloleucel CAR T-Cell Therapy in Refractory Large B-Cell Lymphoma	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1707447
3	2018	3158	Maude, SL et al.	Tisagenlecleucel in Children and Young Adults with B-Cell Lymphoblastic Leukemia	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1709866
4	2013	2620	Grupp, SA et al.	Chimeric Antigen Receptor-Modified T Cells for Acute Lymphoid Leukemia	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1215134
5	2019	2248	Schuster, SJ et al.	Tisagenlecleucel in Adult Relapsed or Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1804980
6	2015	2138	Lee, DW et al.	T cells expressing CD19 chimeric antigen receptors for acute lymphoblastic leukaemia in children and young adults: a phase 1 dose-escalation trial	Lancet	10.1016/S0140-6736(14)61403-3
7	2014	1834	Davila, ML et al.	Efficacy and Toxicity Management of 19-28z CAR T Cell Therapy in B Cell Acute Lymphoblastic Leukemia	Science Translational Medicine	10.1126/scitranslmed.3008226
8	2014	1807	Lee, DW et al.	Current concepts in the diagnosis and management of cytokine release syndrome	Blood	10.1182/blood-2014-05-552729
9	2018	1708	June, CH et al.	CAR T cell immunotherapy for human cancer	Science	10.1126/science.aar6711
10	2018	1671	Park, JH et al.	Long-Term Follow-up of CD19 CAR Therapy in Acute Lymphoblastic Leukemia	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1709919

6.4.24.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	84.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	9.09	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	11.67	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.59	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	25.02	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	29.15	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	42.15	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	30.40	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	1.98	Q4	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.83	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	1,573.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	46.61	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	33.40	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	3.06	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.21	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	39.17	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	75.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	1.07	Q4	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	1.17	Q4	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	37.50	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.75	Q3	16.87	14.46

6.4.25 Nrf2 기반 산화 스트레스 제어 기술 개발

6.4.25.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1859
기술명(국문)	Nrf2 기반 산화 스트레스 제어 기술 개발
기술명(영문)	Development of Nrf2-based Oxidative Stress Control Technology
기술명 상세 (국문)	Nrf2 신호전달 경로를 활용한 산화 스트레스 관련 질병 예방 및 치료 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Prevention and Treatment Technologies for Oxidative Stress-Related Diseases Using Nrf2 Signaling Pathway

정의 및 개념
Nrf2(Nuclear factor erythroid 2-related factor 2) 신호전달 경로는 세포의 산화 스트레스 대응 메커니즘의 핵심이다. Nrf2는 평상시 Keap1(Kelch-like ECH-associated protein 1)에 의해 억제되어 있다가 산화 스트레스 상황에서 활성화되어 항산화 유전자의 발현을 촉진한다. 이 경로는 산화 스트레스로 인한 세포손상을 방지하고 다양한 질병의 발생과 진행을 억제하는 데 중요한 역할을 한다.

필요성
산화 스트레스는 암, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 다양한 만성 질환의 주요 원인으로 알려져 있다. Nrf2 신호전달 경로 연구는 이러한 질병들의 예방과 치료에 새로운 접근법을 제시할 수 있다. 특히, 기존 치료법의 한계를 극복하고 부작용을 줄일 수 있는 새로운 치료 전략 개발이 필요하다. 또한, 노화 관련 질환의 증가와 함께 산화 스트레스 관리의 중요성이 더욱 부각되고 있어 Nrf2 연구의 필요성이 높아지고 있다.

최신 동향
최근 Nrf2 연구는 다음과 같은 방향으로 진행되고 있다. 첫째, Nrf2 활성화 메커니즘의 정밀한 이해와 조절 방법 개발이 이루어지고 있다. 둘째, Nrf2의 이중적 역할(항암 및 암 촉진)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 셋째, Nrf2 활성화제 및 억제제 개발을 통한 질병 치료 전략이 모색되고 있다. 넷째, Nrf2와 다른 신호전달 경로(예: NF-κB, AMPK) 간의 상호작용 연구가 진행 중이다. 다섯째, Nrf2의 역할을 특정 질병 모델(예: 당뇨병성 심근병증, 뇌졸중)에서 검증하는 연구가 이루어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: Nrf2 활성화 정밀 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: Nrf2 활성화의 시공간적 제어 기술을 개발한다. 특정 조직이나 세포에서 Nrf2를 선택적으로 활성화하는 방법을 연구하고, Nrf2 활성화의 적정 수준과 지속 시간을 결정하는 기술을 개발한다. ❏ 과제명: Nrf2 기반 항암 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: Nrf2의 이중적 역할을 고려한 맞춤형 항암 치료법을 개발한다. 암 유형과 단계에 따른 Nrf2 조절 전략을 수립하고, Nrf2 억제제와 기존 항암제의 병용 요법을 연구한다. ❏ 과제명: Nrf2 활성화를 통한 신경퇴행성 질환 치료법 개발 ❏ 연구내용: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 신경퇴행성 질환에서 Nrf2 활성화의 치료 효과를 검증한다. 혈액-뇌 장벽을 통과할 수 있는 Nrf2 활성화제를 개발하고 그 효과를 평가한다. ❏ 과제명: Nrf2와 대사 조절 간의 연관성 연구 ❏ 연구내용: Nrf2가 세포 대사에 미치는 영향을 종합적으로 분석한다. 특히 미토콘드리아 기능과 Nrf2 활성화의 관계를 규명하고, 이를 통한 대사질환 치료 가능성을 탐색한다. ❏ 과제명: Nrf2 기반 바이오마커 및 진단기술 개발 ❏ 연구내용: Nrf2 활성화 수준을 측정할 수 있는 바이오마커를 발굴한다. 이를 통해 산화 스트레스 관련 질병의 조기 진단 및 예후 예측 기술을 개발한다. ❏ 과제명: Nrf2 조절을 통한 노화 지연 기술 개발 ❏ 연구내용: 노화 과정에서 Nrf2의 역할을 규명하고, Nrf2 활성화를 통한 건강 수명 연장 가능성을 연구한다. 장기별 Nrf2 활성화 전략을 수립하고 그 효과를 검증한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

Nrf2 연구에서 극복해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, Nrf2 활성화의 정밀한 조절이다. Nrf2의 과도한 활성화는 오히려 해로울 수 있으므로, 적절한 수준의 활성화를 유지하는 기술이 필요하다. 둘째, 조직 특이적 Nrf2 조절 기술 개발이다. 특정 조직이나 세포에서만 Nrf2를 활성화하거나 억제하는 기술이 요구된다. 셋째, Nrf2 활성화제의 전달 효율 향상이다. 특히 중추신경계 질환 치료를 위해 혈액-뇌 장벽을 효과적으로 통과할 수 있는 약물 전달 시스템 개발이 필요하다. 넷째, Nrf2의 이중적 역할(세포 보호 vs. 암 촉진)에 대한 명확한 이해와 이를 고려한 치료 전략 수립이 필요하다. 다섯째, Nrf2와 다른 신호전달 경로 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 이를 치료에 활용하는 기술 개발이 요구된다.

도전 극복 방향
이러한 도전을 극복하기 위해 다음과 같은 접근이 필요하다. 첫째, 시스템생물학적 접근을 통해 Nrf2 신호전달 네트워크의 복잡성을 이해하고, 이를 바탕으로 정밀한 조절 전략을 수립해야 한다. 둘째, 나노기술을 활용한 약물전달시스템 개발로 Nrf2 활성화제의 조직 특이성과 전달 효율을 향상시켜야 한다. 셋째, 단일세포 수준의 분석 기술을 도입하여 Nrf2 활성화의 세포별 차이를 이해하고, 이를 치료에 활용해야 한다. 넷째, 인공지능과 빅데이터 분석을 활용하여 Nrf2 관련 유전자 네트워크를 분석하고, 개인별 맞춤형 치료 전략을 수립해야 한다. 다섯째, 다양한 질병 모델에서 Nrf2 조절의 장기적 효과를 평가하는 종단연구가 필요하다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, Nrf2 활성화를 정밀하게 조절할 수 있는 신규 약물 후보 물질. 둘째, Nrf2 활성화 수준을 측정할 수 있는 바이오마커 및 진단 키트. 셋째, Nrf2 기반의 신경퇴행성 질환, 심혈관질환, 당뇨병 등의 새로운 치료 프로토콜. 넷째, Nrf2 활성화제의 효과적인 전달을 위한 나노입자 기반 약물전달시스템. 다섯째, Nrf2 신호전달 네트워크의 포괄적인 지도와 이를 활용한 질병 예측 모델. 이러한 성과물들은 제약, 의료기기, 진단, 건강기능식품 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 산화 스트레스 관련 질병의 발병 메커니즘에 대한 이해가 크게 향상될 것이다. 둘째, Nrf2를 중심으로 한 세포 방어 메커니즘의 전체적인 지도가 완성되어, 다양한 질병 연구에 활용될 수 있을 것이다. 셋째, 정밀의료 실현을 위한 새로운 치료 타겟과 바이오마커가 발굴될 것이다. 넷째, 약물전달 기술, 단일세포 분석 기술 등 관련 기술의 발전이 가속화될 것이다. 다섯째, 산화 스트레스 관련 질병의 예방과 조기 진단을 위한 과학적 근거가 마련될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 산화 스트레스 관련 만성 질환의 효과적인 관리를 통해 의료비 지출을 크게 줄일 수 있을 것이다. 둘째, Nrf2 기반의 새로운 치료제와 진단기기 개발로 관련 산업의 성장이 촉진될 것이다. 셋째, 노화 관련 질환의 예방과 관리 기술 발전으로 고령화 사회의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것이다. 넷째, 맞춤형 예방의학의 발전으로 개인의 건강관리 능력이 향상될 것이다. 다섯째, 산화 스트레스 관리의 중요성에 대한 인식 제고로 건강한 생활습관 형성에 기여할 수 있을 것이다.

구분	키워드
국문	Nrf2, 산화 스트레스, 항산화, 신호전달 경로, 만성 질환, 노화, 정밀의료, 약물전달, 바이오마커, 맞춤형 치료
영문	Nrf2, Oxidative stress, Antioxidant, Signaling pathway, Chronic diseases, Aging, Precision medicine, Drug delivery, Biomarker, Personalized treatment

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	4089	Schieber, M and Chandel, NS	ROS Function in Redox Signaling and Oxidative Stress	Current Biology	10.1016/j.cub.2014.03.034
2	2012	3011	Ray, PD et al.	Reactive oxygen species (ROS) homeostasis and redox regulation in cellular signaling	Cellular Signalling	10.1016/j.cellsig.2012.01.008
3	2013	3006	Ma, Q	Role of Nrf2 in Oxidative Stress and Toxicity	Annual Review of Pharmacology And Toxicology, Vol 53, 2013	10.1146/annurev-pharmtox-011112-140320
4	2017	1927	Sies, H et al.	Oxidative Stress	Annual Review of Biochemistry, Vol 86	10.1146/annurev-biochem-061516-045037
5	2018	1797	Liguori, I et al.	Oxidative stress, aging, and diseases	Clinical Interventions in Aging	10.2147/CIA.S158513
6	2016	1583	Loboda, A et al.	Role of Nrf2/HO-1 system in development, oxidative stress response and diseases: an evolutionarily conserved mechanism	Cellular And Molecular Life Sciences	10.1007/s00018-016-2223-0
7	2015	1546	Sies, H	Oxidative stress: a concept in redox biology and medicine	Redox Biology	10.1016/j.redox.2015.01.002
8	2014	1411	Hayes, JD and Dinkova-Kostova, AT	The Nrf2 regulatory network provides an interface between redox and intermediary metabolism	Trends in Biochemical Sciences	10.1016/j.tibs.2014.02.002
9	2018	1208	Tonelli, C et al.	Transcriptional Regulation by Nrf2	Antioxidants & Redox Signaling	10.1089/ars.2017.7342
10	2016	1168	Kurutas, EB	The importance of antioxidants which play the role in cellular response against oxidative/nitrosative stress: current state	Nutrition Journal	10.1186/s12937-016-0186-5

6.4.25.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	94.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.88	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	2.23	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	16.84	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.99	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	14.00	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	29.24	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	17.64	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.96	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	4.15	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.01	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	16,324.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	18.59	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	7.08	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.24	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.79	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	131.71	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	353.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	9.02	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	7.74	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	12.36	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	17.18	Q2	16.87	14.46

6.4.26 선천성 림프구 세포의 면역 조절 기능 연구

6.4.26.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1869
기술명(국문)	선천성 림프구 세포의 면역 조절 기능 연구
기술명(영문)	Regulatory Functions of Innate Lymphoid Cells in Immunity
기술명 상세 (국문)	선천성 림프구 세포의 면역 조절 기능과 질병 치료 응용을 위한 통합적 연구
기술명 상세 (영문)	Integrated Research on Regulatory Functions of Innate Lymphoid Cells in Immunity and Their Application in Disease Treatment

정의 및 개념
선천성 림프구 세포(Innate Lymphoid Cells, ILCs)는 선천면역계의 주요 구성요소로, 다양한 사이토카인을 분비하여 면역 반응을 조절하는 세포군이다. ILCs는 ILC1, ILC2, ILC3의 세 가지 주요 아형으로 구분되며, 각각 고유한 전사인자와 사이토카인 프로파일을 가지고 있다. 이들은 점막 조직에 주로 분포하며, 병원체 방어, 조직 항상성 유지, 염증반응 조절 등 다양한 면역 기능을 수행한다.

필요성
선천성 림프구 세포에 대한 연구는 다음과 같은 이유로 필요하다. 첫째, ILCs는 다양한 면역 질환 및 염증성 질환의 병리 기전에 관여하므로, 이에 대한 이해는 새로운 치료 전략 개발에 필수적이다. 둘째, ILCs의 조직특이적 기능과 가소성에 대한 연구는 면역시스템의 복잡성을 이해하는 데 중요하다. 셋째, ILCs와 다른 면역세포 간의 상호작용 연구는 면역 반응의 조절 메커니즘을 밝히는 데 기여할 수 있다. 넷째, ILCs를 표적으로 하는 치료법 개발은 알레르기, 자가면역질환, 암 등 다양한 질병의 새로운 치료 방법을 제시할 수 있다.

최신 동향
최근 ILCs 연구의 주요 동향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 RNA 시퀀싱 기술을 이용한 ILCs의 이질성 및 가소성 연구가 활발히 진행되고 있다. 둘째, ILCs와 신경계, 대사계 등 다른 생리시스템과의 상호작용에 대한 연구가 확대되고 있다. 셋째, ILCs의 조직 특이적 기능과 그 조절 메커니즘에 대한 연구가 심화되고 있다. 넷째, ILCs를 표적으로 하는 새로운 치료제 개발 연구가 진행 중이며, 특히 IL-33/ST2 경로를 차단하는 항체 치료제가 주목받고 있다. 다섯째, ILCs의 기억 형성 능력과 그 임상적 의의에 대한 연구가 이루어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: ILCs의 조직 특이적 전사체 및 후성유전체 분석, 연구목표: 다양한 조직에서의 ILCs의 전사체 및 후성유전체 프로파일을 단일세포 수준에서 분석하여 조직특이적 기능과 조절 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 ILCs의 이질성과 가소성에 대한 포괄적인 이해를 도모한다. ❏ 과제명: ILCs와 신경-내분비계 상호작용 연구, 연구목표: ILCs와 신경계, 내분비계 간의 상호작용 메커니즘을 규명하고, 이를 통한 면역반응 조절 기전을 밝힌다. 특히 신경펩티드와 호르몬이 ILCs의 기능에 미치는 영향을 중점적으로 연구한다. ❏ 과제명: ILCs 기반 면역치료 전략 개발, 연구목표: ILCs를 표적으로 하는 새로운 면역치료 전략을 개발한다. 특히 IL-33/ST2 경로, TSLP, IL-25 등을 조절하는 치료제 개발과 함께 ILCs의 기능을 증강 또는 억제하는 방법을 연구한다. ❏ 과제명: ILCs의 기억 형성 메커니즘 연구, 연구목표: ILCs의 기억 형성 능력과 그 분자적 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 ILCs 기반의 새로운 백신 전략 개발 가능성을 탐색한다. ❏ 과제명: ILCs와 마이크로바이옴 상호작용 연구, 연구목표: 장내 마이크로바이옴과 ILCs 간의 상호작용을 연구하여 장 면역 항상성 유지 메커니즘을 규명한다. 이를 통해 염증성 장질환 등의 새로운 치료 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
ILCs 연구에서 직면한 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, ILCs의 희소성으로 인한 연구 대상 세포의 확보 문제가 있다. 둘째, 조직 내 ILCs의 동적 변화를 실시간으로 관찰하는 기술이 부족하다. 셋째, ILCs의 이질성과 가소성으로 인해 특정 아형을 선택적으로 표적화하는 것이 어렵다. 넷째, 인간과 마우스 모델 간의 ILCs 기능 차이로 인해 연구 결과의 임상 적용에 한계가 있다. 다섯째, ILCs와 다른 면역세포 간의 복잡한 상호작용을 통합적으로 이해하고 조절하는 것이 어렵다.

도전 극복 방향
이러한 난제를 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구를 진행해야 한다. 첫째, 단일세포 분석 기술과 오가노이드 배양 기술을 결합하여 ILCs의 기능을 보다 정밀하게 연구한다. 둘째, 생체 내 이미징 기술을 개발하여 ILCs의 동적 변화를 실시간으로 관찰한다. 셋째, ILCs의 아형특이적 마커와 조절 인자를 발굴하여 선택적 표적화 전략을 개발한다. 넷째, 인간화 마우스 모델을 개발하여 연구 결과의 임상 적용성을 높인다. 다섯째, 시스템생물학적 접근법을 통해 ILCs와 다른 면역세포 간의 상호작용을 통합적으로 분석한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, ILCs의 조직특이적 전사체 및 후성유전체 지도 구축. 둘째, ILCs와 신경-내분비계 상호작용 네트워크 모델 개발. 셋째, ILCs를 표적으로 하는 새로운 면역치료제 후보 물질 발굴. 넷째, ILCs의 기억 형성을 이용한 새로운 백신 전략 개발. 다섯째, ILCs와 마이크로바이옴 상호작용을 조절하는 프로바이오틱스 개발. 이러한 성과물은 면역학, 알레르기학, 종양학, 감염학 등 다양한 의학 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 선천면역계의 복잡성과 다양성에 대한 이해가 크게 증진될 것이다. 둘째, 면역시스템과 다른 생리시스템 간의 상호작용에 대한 새로운 패러다임이 제시될 것이다. 셋째, 단일세포 수준의 면역세포 분석 기술이 더욱 발전할 것이다. 넷째, 면역세포를 표적으로 하는 새로운 치료 기술 개발이 가속화될 것이다. 다섯째, 인체 마이크로바이옴과 면역시스템 간의 상호작용에 대한 이해가 깊어질 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 알레르기, 자가면역질환, 암 등 다양한 면역 관련 질환의 새로운 치료법 개발로 인한 의료비 절감 효과가 있을 것이다. 둘째, ILCs를 표적으로 하는 신약 개발을 통해 제약 산업의 성장이 촉진될 것이다. 셋째, 면역조절을 통한 건강 증진으로 국민 삶의 질이 향상될 것이다. 넷째, 감염병에 대한 새로운 예방 및 치료 전략 개발로 공중보건 위기대응 능력이 강화될 것이다. 다섯째, 면역학 분야의 기초연구 발전을 통해 관련 분야의 인재 양성과 국제 경쟁력 강화가 이루어질 것이다.

구분	키워드
국문	선천성 림프구 세포, 면역 조절, 사이토카인, 조직 항상성, 염증, 알레르기, 자가면역질환, 암, 신경-면역 상호작용, 마이크로바이옴
영문	Innate Lymphoid Cells (ILCs), Immune Regulation, Cytokines, Tissue Homeostasis, Inflammation, Allergy, Autoimmune Diseases, Cancer, Neuro-immune Interaction, Microbiome

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	1755	Spits, H et al.	Innate lymphoid cells - a proposal for uniform nomenclature	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3365
2	2018	1238	Vivier, E et al.	Innate Lymphoid Cells: 10 Years On	Cell	10.1016/j.cell.2018.07.017
3	2015	1125	Artis, D and Spits, H	The biology of innate lymphoid cells	Nature	10.1038/nature14189
4	2014	814	Klose, CSN et al.	Differentiation of Type 1 ILCs from a Common Progenitor to All Helper-like Innate Lymphoid Cell Lineages	Cell	10.1016/j.cell.2014.03.030
5	2016	781	von Moltke, J et al.	Tuft-cell-derived IL-25 regulates an intestinal ILC2-epithelial response circuit	Nature	10.1038/nature16161
6	2013	752	Bernink, JH et al.	Human type 1 innate lymphoid cells accumulate in inflamed mucosa! tissues	Nature Immunology	10.1038/ni.2534
7	2013	748	Nussbaum, JC et al.	Type 2 innate lymphoid cells control eosinophil homeostasis	Nature	10.1038/nature12526
8	2014	721	Schiering, C et al.	The alarmin IL-33 promotes regulatory T-cell function in the intestine	Nature	10.1038/nature13577
9	2014	714	Halim, TYF et al.	Group 2 Innate Lymphoid Cells Are Critical for the Initiation of Adaptive T Helper 2 Cell-Mediated Allergic Lung Inflammation	Immunity	10.1016/j.immuni.2014.01.011
9	2016	714	Liew, FY et al.	Interleukin-33 in health and disease	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri.2016.95
10	2013	711	Salimi, M et al.	A role for IL-25 and IL-33-driven type-2 innate lymphoid cells in atopic dermatitis	Journal of Experimental Medicine	10.1084/jem.20130351
10	2015	711	Lindemans, CA et al.	Interleukin-22 promotes intestinal-stem-cell-mediated epithelial regeneration	Nature	10.1038/nature16460

6.4.26.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	76.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	0.26	Q3	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	3.35	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.86	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	15.23	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	26.26	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	18.60	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.50	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.41	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.90	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	15,996.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	22.73	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	8.51	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.19	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.13	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	37.85	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	173.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.78	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.86	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	6.84	Q4	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	12.91	Q3	16.87	14.46

6.4.27 당뇨병 관리를 위한 SGLT2 억제제 기술

6.4.27.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	1879
기술명(국문)	당뇨병 관리를 위한 SGLT2 억제제 기술
기술명(영문)	SGLT2 Inhibitor Technology for Diabetes Management
기술명 상세 (국문)	당뇨병 환자의 심혈관 및 신장 보호를 위한 차세대 SGLT2 억제제 개발 및 최적화 기술
기술명 상세 (영문)	Next-Generation SGLT2 Inhibitor Development and Optimization for Cardiovascular and Renal Protection in Diabetes Patients

정의 및 개념
SGLT2 억제제(SGLT2 inhibitors)는 신장에서 포도당 재흡수를 담당하는 나트륨-포도당 공동수송체 2(Sodium-Glucose Cotransporter 2, SGLT2)를 선택적으로 억제하는 약물이다. 이 기술은 소변을 통해 과도한 포도당을 배출함으로써 혈당을 낮추는 원리를 이용한다. 주요 세부기술로는 선택적 SGLT2 억제제 개발, 약물전달시스템 최적화, 그리고 심혈관 및 신장 보호 메커니즘 규명 등이 포함된다.

필요성
SGLT2 억제제 기술의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 당뇨병의 전 세계적 증가로 인한 새로운 치료 접근법의 요구이다. 둘째, 기존 당뇨병 치료제의 한계를 극복할 수 있는 혁신적 기전의 필요성이다. 셋째, 당뇨병 환자의 심혈관질환 및 신장질환 위험 감소를 위한 다면적 접근의 필요성이다. 넷째, 개인화된 당뇨병 관리를 위한 다양한 치료 옵션 확대의 필요성이다. 이 기술이 현재 주목받는 이유는 혈당 조절 외에도 심혈관 및 신장 보호 효과가 입증되어 당뇨병 관리의 패러다임을 변화시키고 있기 때문이다.

최신 동향
SGLT2 억제제 관련 최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 심부전 환자에서의 SGLT2 억제제 효과 연구가 활발히 진행되고 있다. 둘째, 당뇨병이 없는 만성 신장질환 환자에서의 SGLT2 억제제 사용 가능성이 탐구되고 있다. 셋째, SGLT2 억제제의 심혈관 및 신장 보호 메커니즘에 대한 심층적인 연구가 이루어지고 있다. 넷째, SGLT2 억제제와 다른 당뇨병 치료제의 병용 요법에 대한 연구가 진행 중이다. 다섯째, SGLT2 억제제의 장기 안전성 및 부작용 관리에 대한 연구가 지속되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: SGLT2 억제제의 심부전 예방 및 치료 효과 최적화 ❏ 연구내용: 당뇨병 및 비당뇨병 환자에서 SGLT2 억제제의 심부전 예방 및 치료 효과를 평가한다. 심부전 단계별 최적 투여 전략을 개발하고, 작용 메커니즘을 규명한다. ❏ 과제명: 만성 신장질환에서의 SGLT2 억제제 적용 확대 ❏ 연구내용: 다양한 원인의 만성 신장질환에서 SGLT2 억제제의 효과를 평가한다. 신장 보호 메커니즘을 규명하고, 장기 안전성을 확인한다. ❏ 과제명: SGLT2 억제제의 대사 조절 메커니즘 규명 ❏ 연구내용: SGLT2 억제제가 전신 대사에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명한다. 에너지 대사, 지질 대사, 염증 반응 등에 대한 영향을 종합적으로 분석한다. ❏ 과제명: SGLT2 억제제 기반 복합 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: SGLT2 억제제와 다른 당뇨병 치료제의 최적 병용 요법을 개발한다. 약물 상호작용, 시너지 효과, 안전성을 종합적으로 평가한다. ❏ 과제명: SGLT2 억제제의 부작용 최소화 및 안전성 향상 기술 ❏ 연구내용: SGLT2 억제제의 주요 부작용(예: 요로감염, 케톤산증)을 예방하고 관리하는 전략을 개발한다. 장기 사용에 따른 안전성 프로파일을 확립한다. ❏ 과제명: 차세대 선택적 SGLT2 억제제 개발 ❏ 연구내용: 더 높은 선택성과 효능을 가진 새로운 SGLT2 억제제를 개발한다. 약물전달시스템을 최적화하여 효과를 극대화하고 부작용을 최소화한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

SGLT2 억제제 기술의 주요 도전 영역 및 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 장기 사용에 따른 안전성 확보이다. 특히 당뇨병성 케톤산증(Diabetic Ketoacidosis, DKA)과 같은 심각한 부작용의 예방 및 관리가 중요하다. 둘째, SGLT2 억제제의 심혈관 및 신장 보호 메커니즘의 완전한 규명이다. 이는 약물의 효과를 최적화하고 새로운 적응증을 발굴하는 데 필수적이다. 셋째, 개인화된 치료를 위한 바이오마커 개발이다. SGLT2 억제제에 대한 반응을 예측하고 모니터링할 수 있는 신뢰성 있는 바이오마커가 필요하다. 넷째, 비당뇨병 환자에서의 SGLT2 억제제 사용에 대한 안전성과 유효성 입증이다. 다섯째, SGLT2 억제제와 다른 약물 간의 상호작용 및 최적 병용 요법 개발이다. 마지막으로, 더 높은 선택성과 효능을 가진 차세대 SGLT2 억제제 개발이 필요하다.

도전 극복 방향
SGLT2 억제제 기술의 도전 극복 방향은 다음과 같다. 첫째, 대규모 장기 추적 연구를 통해 안전성 데이터를 축적하고, 부작용 예방 및 관리 프로토콜을 개발한다. 둘째, 첨단 분자생물학 및 시스템생물학 기술을 활용하여 SGLT2 억제제의 작용 메커니즘을 심층적으로 연구한다. 셋째, 인공지능과 빅데이터 분석을 활용하여 개인화된 치료 반응 예측 모델을 개발한다. 넷째, 다양한 질환 모델에서 SGLT2 억제제의 효과를 평가하는 전임상 및 임상 연구를 확대한다. 다섯째, 약물 상호작용 데이터베이스를 구축하고, 다양한 병용 요법에 대한 체계적인 연구를 수행한다. 마지막으로, 구조 기반 약물 설계와 고효율 스크리닝 기술을 활용하여 차세대 SGLT2 억제제를 개발한다.

예상 성과물
SGLT2 억제제 기술 연구의 예상 성과물은 다음과 같다. 첫째, 심혈관 및 신장 보호 효과가 향상된 차세대 SGLT2 억제제이다. 둘째, SGLT2 억제제의 작용 메커니즘에 대한 포괄적인 이해와 이를 바탕으로 한 새로운 치료 전략이다. 셋째, SGLT2 억제제 치료 반응을 예측하는 바이오마커 패널이다. 넷째, SGLT2 억제제 기반의 최적화된 복합 치료 프로토콜이다. 다섯째, SGLT2 억제제의 안전한 사용을 위한 가이드라인과 부작용 관리 시스템이다. 이러한 성과물들은 당뇨병 관리, 심혈관질환 예방 및 치료, 신장질환 관리 등 다양한 의료 분야에서 활용될 것으로 예상된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: SGLT2 억제제 기술의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 치료의 패러다임을 혈당 조절 중심에서 다기관 보호 중심으로 전환시킬 것이다. 둘째, 심혈관질환 및 신장질환의 예방과 치료에 대한 새로운 접근법을 제공할 것이다. 셋째, 대사 조절 메커니즘에 대한 이해를 깊게 하여 새로운 치료 타겟 발굴에 기여할 것이다. 넷째, 개인화 의학 발전을 촉진하여 정밀의료의 실현을 앞당길 것이다. 다섯째, 약물 개발 및 평가 방법론의 혁신을 이끌어 신약 개발 과정을 더욱 효율적으로 만들 것이다. ❏ 경제·사회 측면: SGLT2 억제제 기술의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 당뇨병 및 관련 합병증 관리에 따른 의료비 지출을 크게 감소시킬 것이다. 둘째, 심혈관질환 및 신장질환으로 인한 사회경제적 부담을 경감시킬 것이다. 셋째, 환자의 삶의 질을 향상시켜 사회 생산성 증대에 기여할 것이다. 넷째, 새로운 치료제 시장을 창출하여 제약 산업 발전과 경제 성장을 촉진할 것이다. 다섯째, 만성질환 관리 체계를 개선하여 보건의료 시스템의 효율성을 높일 것이다. 마지막으로, 혁신적인 의료기술 발전을 통해 국가 경쟁력 향상에 기여할 것이다.

구분	키워드
국문	SGLT2 억제제, 당뇨병 관리, 심혈관 보호, 신장 보호, 대사 조절, 개인화 의학, 복합 치료, 부작용 관리, 바이오마커, 정밀의료
영문	SGLT2 inhibitors, Diabetes management, Cardiovascular protection, Renal protection, Metabolic regulation, Personalized medicine, Combination therapy, Adverse effect management, Biomarkers, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	4987	Neal, B et al.	Canagliflozin and Cardiovascular and Renal Events in Type 2 Diabetes	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1611925
2	2016	4916	Marso, SP et al.	Liraglutide and Cardiovascular Outcomes in Type 2 Diabetes	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1603827
3	2015	4579	Zinman, B et al.	Empagliflozin, Cardiovascular Outcomes, and Mortality in Type 2 Diabetes	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1504720
4	2019	3646	Wiviott, SD et al.	Dapagliflozin and Cardiovascular Outcomes in Type 2 Diabetes	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1812389
5	2019	3593	McMurray, JJV et al.	Dapagliflozin in Patients with Heart Failure and Reduced Ejection Fraction	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1911303
6	2019	2757	Perkovic, V et al.	Canagliflozin and Renal Outcomes in Type 2 Diabetes and Nephropathy	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1811744
7	2013	2537	Scirica, BM et al.	Saxagliptin and Cardiovascular Outcomes in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1307684
8	2020	2490	Packer, M et al.	Cardiovascular and Renal Outcomes with Empagliflozin in Heart Failure	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa2022190
9	2018	2474	Davies, MJ et al.	Management of hyperglycaemia in type 2 diabetes, 2018. A consensus report by the American Diabetes Association (ADA) and the European Association for the Study of Diabetes (EASD)	Diabetologia	10.1007/s00125-018-4729-5
10	2020	2194	Heerspink, HJL et al.	Dapagliflozin in Patients with Chronic Kidney Disease	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa2024816

6.4.27.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	73.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.00	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.97	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	6.30	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	14.51	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,018.06	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	37.66	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	43.19	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	29.49	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	25.81	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	1.74	Q4	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.02	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	945.00	Q4	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	8.92	Q2	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	4.46	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	8.26	Q1	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.74	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	16.69	Q3	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	64.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	3.36	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.47	Q2	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	40.00	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	26.32	Q1	16.87	14.46

6.4.28 PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발

6.4.28.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2043
기술명(국문)	PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발
기술명(영문)	Development of PARP Inhibitor-Based Personalized Cancer Therapy
기술명 상세 (국문)	PARP 억제제를 활용한 유전자 변이 및 종양 특성 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발 및 임상 적용
기술명 상세 (영문)	Development and Clinical Application of Personalized Cancer Therapy Based on Genetic Mutations and Tumor Characteristics Using PARP Inhibitors

정의 및 개념
PARP(Poly ADP-ribose polymerase) 억제제는 DNA 손상 복구 과정을 방해하여 암세포의 사멸을 유도하는 표적치료제이다. 특히 BRCA½ 유전자 변이가 있는 암종에서 효과적이며, 동종 재조합 결핍(Homologous Recombination Deficiency, HRD)을 가진 종양에서도 유효성을 보인다. PARP 억제제는 단독 또는 다른 항암제와의 병용요법으로 사용되며, 주로 난소암, 유방암, 전립선암, 췌장암 등의 치료에 적용된다.

필요성
PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존 항암 치료의 한계를 극복하고 치료 효과를 높이기 위해 새로운 표적 치료제가 필요하다. 둘째, 유전자 변이 및 종양 특성에 따른 개인맞춤형 치료 접근이 요구된다. 셋째, 항암제 내성 극복과 장기 생존율 향상을 위한 새로운 치료 전략이 필요하다. 넷째, 부작용을 최소화하면서 치료 효과를 극대화할 수 있는 정밀의료 기술이 요구된다. 다섯째, 암 치료의 경제적 부담을 줄이고 삶의 질을 향상시킬 수 있는 효과적인 치료법 개발이 필요하다.

최신 동향
PARP 억제제 관련 최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 오라파립(Olaparib), 니라파립(Niraparib), 루카파립(Rucaparib) 등 다양한 PARP 억제제의 임상 효과가 입증되고 있다. 둘째, BRCA 변이 외에도 HRD 상태를 예측하는 바이오마커 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 셋째, PARP 억제제와 면역 체크포인트 억제제의 병용 요법이 주목받고 있다. 넷째, PARP 억제제 내성 기전 연구 및 극복 전략 개발이 이루어지고 있다. 다섯째, PARP 억제제의 적용 범위를 다양한 암종으로 확대하는 연구가 진행 중다. 여섯째, PARP 억제제의 장기 안전성 및 생존율 개선 효과에 대한 연구가 지속되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: PARP 억제제 내성 극복을 위한 새로운 병용 요법 개발 ❏ 연구내용: PARP 억제제 내성 기전을 규명하고, 이를 극복하기 위한 새로운 표적 물질을 발굴한다. 면역관문억제제, DNA 손상 반응 억제제 등과의 효과적인 병용요법을 개발하여 내성을 극복하고 치료 효과를 높인다. ❏ 과제명: HRD 예측을 위한 정밀 바이오마커 개발 및 검증 ❏ 연구내용: BRCA 변이 외에 HRD를 정확히 예측할 수 있는 새로운 바이오마커를 발굴한다. 유전체 불안정성, 후성유전학적 변화 등을 포함한 종합적인 HRD 평가 시스템을 개발하고 임상적 유효성을 검증한다. ❏ 과제명: PARP 억제제의 새로운 작용 기전 및 표적 발굴 ❏ 연구내용: PARP 억제제의 DNA 복구 억제 외 추가적인 항암 기전을 규명한다. 면역 반응 조절, 대사 변화 등 PARP 억제제의 새로운 작용 경로를 탐색하고, 이를 통해 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: PARP 억제제 기반 맞춤형 치료 알고리즘 개발 ❏ 연구내용: 환자의 유전적 특성, 종양 프로파일, 치료 이력 등을 종합적으로 분석하여 최적의 PARP 억제제 치료 방법을 제시하는 알고리즘을 개발한다. 인공지능 기술을 활용하여 개인별 맞춤 치료 전략을 수립한다. ❏ 과제명: PARP 억제제의 장기 안전성 및 2차 암 발생 위험 평가 ❏ 연구내용: PARP 억제제의 장기 사용에 따른 부작용과 2차 암 발생 위험을 평가한다. 대규모 코호트 연구를 통해 장기 생존자의 삶의 질과 안전성을 모니터링하고, 위험 요인을 분석하여 예방 전략을 수립한다. ❏ 과제명: PARP 억제제의 적용 범위 확대를 위한 전임상 및 임상 연구 ❏ 연구내용: PARP 억제제의 효과가 기대되는 새로운 암종을 발굴하고, 전임상 모델을 통해 유효성을 검증한다. 다양한 고형암 및 혈액암에서 PARP 억제제의 임상적 유효성을 평가하는 임상시험을 설계하고 수행한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발에 있어 다음과 같은 기술적 난제와 한계점이 존재한다. 첫째, PARP 억제제 내성 발생 및 극복 기전 규명이 필요하다. 둘째, HRD를 정확히 예측할 수 있는 바이오마커 개발이 요구된다. 셋째, PARP 억제제와 다른 치료법 간의 최적 병용요법 개발이 필요하다. 넷째, PARP 억제제의 장기 안전성 및 2차 암 발생 위험에 대한 평가가 필요하다. 다섯째, PARP 억제제의 적용 범위를 확대하기 위한 새로운 적응증 발굴이 요구된다. 여섯째, 개인별 맞춤형 PARP 억제제 치료 전략 수립을 위한 알고리즘 개발이 필요하다.

도전 극복 방향
PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술의 도전 과제를 극복하기 위해 다음과 같은 방향으로 연구를 진행해야 한다. 첫째, 다양한 오믹스 기술을 활용한 종합적인 내성 기전 연구를 수행한다. 둘째, 인공지능 기술을 활용하여 HRD 예측 모델을 개발하고 검증한다. 셋째, 면역관문억제제, 항혈관신생 약물 등과의 병용요법에 대한 체계적인 임상연구를 수행한다. 넷째, 대규모 장기 추적 관찰 연구를 통해 PARP 억제제의 안전성 프로파일을 구축한다. 다섯째, 전임상 모델을 활용하여 PARP 억제제의 새로운 적응증을 탐색한다. 여섯째, 빅데이터 분석과 기계학습을 통해 개인별 최적 치료 전략을 제시하는 의사결정지원시스템을 개발한다.

예상 성과물
PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발을 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, PARP 억제제 내성 극복을 위한 새로운 병용요법 프로토콜. 둘째, HRD 예측을 위한 고정밀 바이오마커 패널. 셋째, PARP 억제제의 새로운 작용기전에 기반한 신규 표적물질. 넷째, 인공지능 기반 PARP 억제제 맞춤형 치료 알고리즘. 다섯째, PARP 억제제의 장기 안전성 데이터베이스 및 위험관리 가이드라인. 여섯째, PARP 억제제의 새로운 적응증에 대한 임상시험 결과. 이러한 성과물은 암 치료의 정밀화와 개인맞춤화에 기여하며, 제약산업, 의료기기산업, 의료서비스 분야 등에서 폭넓게 활용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발을 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, DNA 손상 복구 기전에 대한 심층적 이해를 통해 암생물학 분야의 지식 확장이 이루어진다. 둘째, 정밀 의료 기술의 발전으로 개인별 유전체 정보에 기반한 맞춤형 치료가 가능해진다. 셋째, 새로운 바이오마커 발굴을 통해 암 진단 및 예후 예측 기술이 향상된다. 넷째, 다양한 표적치료제와의 병용요법 개발로 복합치료 전략이 고도화된다. 다섯째, 인공지능과 빅데이터 기술의 의료분야 적용이 가속화된다. 여섯째, 새로운 작용기전 규명을 통해 신약개발 파이프라인이 확장된다. ❏ 경제·사회 측면: PARP 억제제 기반 맞춤형 암 치료 기술 개발은 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과를 가져올 것으로 예상된다. 첫째, 암 치료 성공률 향상으로 의료비 지출 감소와 국민건강 증진에 기여한다. 둘째, 맞춤형 치료를 통한 불필요한 치료 감소로 의료 자원의 효율적 활용이 가능해진다. 셋째, 신약 및 진단 기술 개발을 통한 제약 및 바이오 산업의 성장이 촉진된다. 넷째, 암 생존율 향상 및 삶의 질 개선으로 사회 경제적 생산성이 증대된다. 다섯째, 정밀의료 기술 발전을 통한 국제경쟁력 강화 및 의료관광 활성화가 기대된다. 여섯째, 암 치료의 패러다임 변화를 통해 환자중심의 의료서비스 문화가 확산된다.

구분	키워드
국문	PARP 억제제, 맞춤형 암 치료, 동종 재조합 결핍, 바이오마커, 내성 극복, 병용요법, 정밀의료, 유전체 불안정성, 면역관문억제제, 인공지능
영문	PARP inhibitor, Personalized cancer therapy, Homologous recombination deficiency, Biomarker, Resistance overcoming, Combination therapy, Precision medicine, Genomic instability, Immune checkpoint inhibitor, Artificial intelligence

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	1927	Robson, M et al.	Olaparib for Metastatic Breast Cancer in Patients with a Germline BRCA Mutation	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1706450
2	2016	1651	Mirza, MR et al.	Niraparib Maintenance Therapy in Platinum-Sensitive, Recurrent Ovarian Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1611310
3	2018	1621	Moore, K et al.	Maintenance Olaparib in Patients with Newly Diagnosed Advanced Ovarian Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1810858
4	2017	1577	Lord, CJ and Ashworth, A	PARP inhibitors: Synthetic lethality in the clinic	Science	10.1126/science.aam7344
5	2012	1484	Murai, J et al.	Trapping of PARP1 and PARP2 by Clinical PARP Inhibitors	Cancer Research	10.1158/0008-5472.CAN-12-2753
6	2012	1394	Ledermann, J et al.	Olaparib Maintenance Therapy in Platinum-Sensitive Relapsed Ovarian Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1105535
7	2015	1307	Kaufman, B et al.	Olaparib Monotherapy in Patients With Advanced Cancer and a Germline BRCA½ Mutation	Journal of Clinical Oncology	10.1200/JCO.2014.56.2728
8	2018	1223	Litton, JK et al.	Talazoparib in Patients with Advanced Breast Cancer and a Germline BRCA Mutation	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1802905
9	2017	1209	Pujade-Lauraine, E et al.	Olaparib tablets as maintenance therapy in patients with platinum-sensitive, relapsed ovarian cancer and a BRCA½ mutation (SOLO2/ENGOT-Ov21): a double-blind, randomised, placebo-controlled, phase 3 trial	Lancet Oncology	10.1016/S1470-2045(17)30469-2
10	2019	1154	González-Martín, A et al.	Niraparib in Patients with Newly Diagnosed Advanced Ovarian Cancer	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMoa1910962

6.4.28.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	76.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.00	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	1.00	S1	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	3.32	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	2.46	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.58	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	10.69	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	23.12	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	19.81	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	16.18	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.67	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.79	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	0.00	Q5	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	22.53	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	11.94	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	9.37	Q1	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.60	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	48.52	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	47.00	Q3	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.90	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.01	Q3	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	29.17	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	26.68	Q1	16.87	14.46

6.4.29 면역 조절을 위한 호중구 세포외 트랩 제어 기술

6.4.29.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2232
기술명(국문)	면역 조절을 위한 호중구 세포외 트랩 제어 기술
기술명(영문)	Neutrophil Extracellular Trap Regulation for Immune Modulation
기술명 상세 (국문)	면역질환 및 암 치료를 위한 호중구 세포외 트랩 형성 메커니즘 규명 및 표적치료제 개발
기술명 상세 (영문)	Elucidation of Neutrophil Extracellular Trap Formation Mechanisms and Development of Targeted Therapies for Immune Diseases and Cancer

정의 및 개념
호중구 세포외 트랩(Neutrophil Extracellular Traps, NETs)은 호중구가 방출하는 DNA와 단백질로 구성된 그물망 구조로, 병원체를 포획하고 제거하는 면역 방어 기전이다. NETs는 감염 및 염증 반응에서 중요한 역할을 하지만, 과도한 형성은 자가면역질환, 혈전증, 암 전이 등 다양한 질병의 병리에 기여한다. NETs 형성은 활성산소종(ROS) 생성, 히스톤 시트룰린화, 세포막 파괴 등의 복잡한 과정을 거치며, 이를 제어하는 기술은 다양한 질병의 치료에 활용될 수 있다.

필요성
NETs의 과도한 형성은 다양한 질병의 병리에 기여하므로, NETs 형성을 제어하는 기술 개발이 필요하다. 첫째, 자가면역질환에서 NETs는 자가항원을 노출시켜 면역반응을 악화시킨다. 둘째, 암에서 NETs는 종양 성장과 전이를 촉진한다. 셋째, 혈전증에서 NETs는 혈전 형성을 촉진한다. 넷째, COVID-19와 같은 감염성 질환에서 NETs는 폐 손상을 악화시킨다. 따라서 NETs 형성을 제어하는 기술은 이러한 질병들의 새로운 치료 전략으로 주목받고 있다.

최신 동향
NETs 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, NETs 형성 메커니즘에 대한 이해가 깊어지고 있다. 특히 NADPH 산화효소, 펩티딜아르기닌 데이미나아제 4(PAD4), 가스더민 D 등의 역할이 밝혀졌다. 둘째, NETs와 질병과의 연관성이 더욱 명확해지고 있다. 암, 자가면역질환, 혈전증, COVID-19 등에서 NETs의 역할이 규명되고 있다. 셋째, NETs를 표적으로 하는 치료제 개발이 활발히 진행 중이다. DNase I, PAD4 억제제, 가스더민 D 억제제 등이 연구되고 있다. 넷째, NETs의 새로운 기능이 발견되고 있다. 예를 들어, 암 전이 과정에서 NETs가 순환종양세포를 포획하는 역할이 밝혀졌다.

연구 목표

❏ 과제명: NETs 형성 조절 인자 발굴 및 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: NETs 형성을 조절하는 새로운 인자들을 발굴하고, 이를 표적으로 하는 제어 기술을 개발한다. 특히 ROS 생성, 히스톤 시트룰린화, 세포막 파괴 과정에 관여하는 인자들에 초점을 맞춘다. ❏ 과제명: NETs 매개 암 전이 기전 규명 및 억제 전략 개발 ❏ 연구내용: NETs가 암 전이를 촉진하는 구체적인 기전을 규명하고, 이를 억제하는 전략을 개발한다. 특히 NETs와 순환종양세포 간의 상호작용에 주목한다. ❏ 과제명: NETs 표적 치료제의 전임상 및 임상 연구 ❏ 연구내용: DNase I, PAD4 억제제, 가스더민 D 억제제 등 NETs 표적 치료제의 효능과 안전성을 평가하는 전임상 및 임상 연구를 수행한다. ❏ 과제명: NETs 기반 바이오마커 개발 및 검증 ❏ 연구내용: NETs 관련 인자들을 이용한 질병 진단 및 예후 예측 바이오마커를 개발하고 검증한다. 특히 자가면역질환, 암, 혈전증에서의 활용 가능성을 평가한다. ❏ 과제명: NETs와 면역세포 간 상호작용 연구 ❏ 연구내용: NETs와 T세포, B세포, 대식세포 등 다른 면역세포들 간의 상호작용을 연구하고, 이를 통한 면역 조절 메커니즘을 규명한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
NETs 연구에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, NETs의 생체 내 실시간 모니터링 기술 개발이다. NETs의 동적인 형성과 분해 과정을 생체 내에서 실시간으로 관찰할 수 있는 기술이 필요하다. 둘째, NETs 특이적 표적 기술 개발이다. NETs를 선택적으로 제거하면서 호중구의 다른 기능은 보존할 수 있는 기술이 필요하다. 셋째, NETs 매개 질병의 정확한 진단 기술 개발이다. NETs가 질병의 원인인지 결과인지를 구분할 수 있는 진단 기술이 필요하다. 넷째, NETs 표적 치료제의 전달 기술 개발이다. NETs가 형성된 특정 조직이나 기관에 치료제를 효과적으로 전달할 수 있는 기술이 필요하다.

도전 극복 방향
NETs 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 다학제적 연구 접근이 필요하다. 면역학, 종양학, 생화학, 나노기술 등 다양한 분야의 협력을 통해 NETs의 복잡한 특성을 이해하고 제어할 수 있다. 둘째, 첨단 이미징 기술의 활용이다. 초고해상도 현미경, 인트라바이탈 이미징 등의 기술을 활용하여 NETs의 생체 내 동태를 관찰할 수 있다. 셋째, 인공지능과 빅데이터 분석의 활용이다. 대규모 유전체 및 단백체 데이터를 분석하여 NETs 관련 새로운 표적을 발굴할 수 있다. 넷째, 정밀의료 접근법의 도입이다. 환자 개인의 NETs 특성을 고려한 맞춤형 치료 전략을 개발할 수 있다.

예상 성과물
NETs 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, NETs 형성을 제어하는 새로운 약물 후보 물질이다. 이는 자가면역질환, 암, 혈전증 등의 치료에 활용될 수 있다. 둘째, NETs 기반의 진단 키트이다. 이를 통해 NETs 관련 질병의 조기 진단과 예후 예측이 가능해질 수 있다. 셋째, NETs의 생체 내 실시간 모니터링 시스템이다. 이는 NETs 연구와 치료 효과 평가에 활용될 수 있다. 넷째, NETs 표적 나노입자 전달 시스템이다. 이를 통해 NETs 표적 치료제의 효과를 극대화할 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: NETs 연구의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 면역시스템에 대한 이해를 증진시킬 수 있다. NETs의 생리적, 병리적 역할을 규명함으로써 면역반응의 새로운 측면을 이해할 수 있다. 둘째, 새로운 치료 전략을 제시할 수 있다. NETs를 표적으로 하는 치료법은 기존 치료법의 한계를 극복하는 새로운 접근법이 될 수 있다. 셋째, 바이오마커 개발을 촉진할 수 있다. NETs 관련 인자들은 다양한 질병의 진단과 예후 예측에 활용될 수 있는 바이오마커가 될 수 있다. 넷째, 나노의학 기술의 발전을 촉진할 수 있다. NETs를 표적으로 하는 나노입자 개발은 나노의학 기술의 새로운 응용 분야를 제시할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: NETs 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 의료비 절감 효과이다. NETs 관련 질병의 조기 진단과 효과적인 치료를 통해 의료비를 절감할 수 있다. 둘째, 삶의 질 향상 효과이다. NETs 관련 만성질환의 효과적인 관리를 통해 환자들의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 셋째, 신약 개발 산업 활성화 효과이다. NETs 표적 치료제 개발은 제약산업의 새로운 성장동력이 될 수 있다. 넷째, 정밀의료 실현 효과이다. NETs 특성에 기반한 맞춤형 치료는 정밀의료의 실현을 앞당길 수 있다.

구분	키워드
국문	호중구 세포외 트랩, 면역 조절, 자가면역질환, 암 전이, 혈전증, COVID-19, 바이오마커, 표적 치료제, 나노의학, 정밀의료
영문	Neutrophil Extracellular Traps (NETs), Immune Modulation, Autoimmune Diseases, Cancer Metastasis, Thrombosis, COVID-19, Biomarkers, Targeted Therapy, Nanomedicine, Precision Medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	3484	Kolaczkowska, E and Kubes, P	Neutrophil recruitment and function in health and inflammation	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3399
2	2018	1593	Papayannopoulos, V	Neutrophil extracellular traps in immunity and disease	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri.2017.105
3	2012	1261	von Brühl, ML et al.	Monocytes, neutrophils, and platelets cooperate to initiate and propagate venous thrombosis in mice in vivo	Journal of Experimental Medicine	10.1084/jem.20112322
4	2013	1187	Engelmann, B and Massberg, S	Thrombosis as an intravascular effector of innate immunity	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3345
5	2012	1140	Amulic, B et al.	Neutrophil Function: From Mechanisms to Disease	Annual Review of Immunology, Vol 30	10.1146/annurev-immunol-020711-074942
6	2015	1139	Coffelt, SB et al.	IL-17-producing γδ T cells and neutrophils conspire to promote breast cancer metastasis	Nature	10.1038/nature14282
7	2016	1108	Coffelt, SB et al.	Neutrophils in cancer: neutral no more	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc.2016.52
8	2020	980	Zuo, Y et al.	Neutrophil extracelluar traps in COVID-19	Jci Insight	10.1172/jci.insight.138999
9	2016	933	Lood, C et al.	Neutrophil extracellular traps enriched in oxidized mitochondrial DNA are interferogenic and contribute to lupus-like disease	Nature Medicine	10.1038/nm.4027
10	2012	890	Saffarzadeh, M et al.	Neutrophil Extracellular Traps Directly Induce Epithelial and Endothelial Cell Death: A Predominant Role of Histones	Plos One	10.1371/journal.pone.0032366
10	2013	890	Khandpur, R et al.	NETs Are a Source of Citrullinated Autoantigens and Stimulate Inflammatory Responses in Rheumatoid Arthritis	Science Translational Medicine	10.1126/scitranslmed.3005580

6.4.29.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	80.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.50	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	13.05	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.99	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	22.39	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	30.17	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	27.46	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	21.20	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.02	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.17	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	0.00	Q5	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	20.94	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	9.84	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.52	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.66	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	38.53	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	114.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.00	Q4	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	2.07	Q4	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	17.59	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	15.45	Q2	16.87	14.46

6.4.30 질병 및 발달 연구를 위한 오가노이드 모델 개발

6.4.30.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2242
기술명(국문)	질병 및 발달 연구를 위한 오가노이드 모델 개발
기술명(영문)	Organoid Model Development for Disease and Developmental Research
기술명 상세 (국문)	인체 조직 및 질병 모델링을 위한 고도화된 오가노이드 기술 개발 및 응용 연구
기술명 상세 (영문)	Advanced Organoid Technology Development and Application for Human Tissue and Disease Modeling Research

정의 및 개념
오가노이드(organoid)는 줄기세포로부터 유래된 3차원 세포 구조체로, 실제 장기의 구조와 기능을 모방하는 미니 장기 모델이다. 이 기술은 인체 조직의 발달 과정과 질병 메커니즘을 연구하는 데 사용되며, 주요 세부기술로는 줄기세포 배양, 3차원 세포 구조체 형성, 조직특이적 분화 유도, 미세환경 조절 등이 포함된다. 오가노이드는 뇌, 장, 간, 신장 등 다양한 장기 모델로 개발되어 발달생물학, 질병 모델링, 약물 스크리닝, 재생의학 등 광범위한 분야에 적용되고 있다.

필요성

오가노이드 기술의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 인체 조직의 복잡성을 반영하는 실험 모델의 부재를 해결할 수 있다. 기존의 2D 세포 배양이나 동물 모델은 인간 특이적인 생리학적 특성을 완전히 반영하지 못하는 한계가 있다. 둘째, 윤리적 문제 없이 인간 조직을 연구할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 특히 뇌 발달과 같은 접근이 어려운 영역의 연구에 큰 기여를 할 수 있다. 셋째, 개인맞춤형 의학 발전에 기여할 수 있다. 환자 유래 오가노이드를 이용한 약물반응 예측 및 치료법 개발이 가능하다. 넷째, 신약 개발 과정의 효율성을 높일 수 있다. 임상시험 전 단계에서 보다 정확한 약물 효과 및 독성 평가가 가능하다. 다섯째, 발달장애 및 퇴행성 질환의 메커니즘 연구에 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 이러한 이유로 오가노이드 기술은 현재 생명과학 및 의학 분야에서 큰 주목을 받고 있다.

최신 동향

오가노이드 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, 다양한 장기 오가노이드 개발이 이루어지고 있다. 뇌, 장, 간, 신장, 폐, 췌장 등 거의 모든 주요 장기의 오가노이드가 개발되었다. 둘째, 오가노이드의 복잡성과 성숙도를 높이는 연구가 진행 중이다. 예를 들어, 혈관화된 뇌 오가노이드 개발을 통해 보다 생리학적으로 유사한 모델을 만들고 있다. 셋째, 단일세포 수준의 분석 기술이 오가노이드 연구에 적용되고 있다. 이를 통해 오가노이드 내 세포 다양성과 발달 과정을 상세히 이해할 수 있게 되었다. 넷째, 오가노이드를 이용한 질병 모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 암, 신경퇴행성 질환, 감염성 질환 등의 연구에 널리 활용되고 있다. 다섯째, 오가노이드 기반의 약물 스크리닝 플랫폼 개발이 이루어지고 있다. 이를 통해 개인맞춤형 치료법 개발 및 신약 개발 과정의 효율성을 높이고 있다. 여섯째, 오가노이드와 마이크로플루이딕 기술을 결합한 ‘오가노이드-온-어-칩(organoid-on-a-chip)’ 시스템 개발이 진행되고 있다. 이를 통해 보다 정교한 생리학적 환경을 구현할 수 있게 되었다.

연구 목표

❏ 과제명: 고도화된 혈관화 오가노이드 개발 ❏ 연구내용: 오가노이드의 생존력과 기능성을 향상시키기 위해 혈관 네트워크를 포함하는 오가노이드 개발을 목표로 한다. 이를 위해 혈관 내피세포와 오가노이드 세포의 공동 배양 기술을 최적화하고, 혈관 형성을 촉진하는 생체재료 및 성장인자를 탐색한다. ❏ 과제명: 인공지능 기반 오가노이드 분석 플랫폼 구축 ❏ 연구내용: 오가노이드의 형태학적, 기능적 특성을 자동으로 분석하고 정량화할 수 있는 AI 기반 이미지 분석 시스템을 개발한다. 이를 통해 오가노이드 연구의 객관성과 재현성을 높이고, 대규모 스크리닝에 적용 가능한 플랫폼을 구축한다. ❏ 과제명: 다중 장기 오가노이드 연결 시스템 개발 ❏ 연구내용: 서로 다른 장기 오가노이드를 연결하여 인체생리학을 보다 정확히 모사할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위해 마이크로플루이딕 기술을 활용하여 다중 장기 간 상호작용을 연구하고, 약물 대사 및 독성 연구에 적용한다. ❏ 과제명: 오가노이드 기반 신경퇴행성 질환 모델링 및 치료법 개발 ❏ 연구내용: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 주요 신경퇴행성 질환의 환자 유래 뇌 오가노이드 모델을 확립한다. 이를 통해 질병 메커니즘을 연구하고, 잠재적 치료제를 스크리닝하며, 개인맞춤형 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 오가노이드 기반 암 진화 및 약물 내성 연구 ❏ 연구내용: 환자 유래 암 오가노이드를 이용하여 암의 진화 과정과 약물 내성 획득 메커니즘을 연구한다. 단일세포 수준의 분석을 통해 종양 내 이질성을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 오가노이드 이식 기술 개발 및 재생의학 응용 ❏ 연구내용: 오가노이드를 실제 생체 내에 이식하여 기능할 수 있는 기술을 개발한다. 이를 위해 오가노이드의 생존력과 기능성을 향상시키는 방법을 연구하고, 다양한 질환 모델에서 오가노이드 이식의 치료 효과를 평가한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

오가노이드 기술 발전에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, 오가노이드의 성숙도와 복잡성 향상이다. 현재의 오가노이드는 대부분 태아기 또는 초기 발달 단계의 조직을 모사하는 수준에 머물러 있어, 성인 조직의 특성을 완전히 반영하지 못한다. 둘째, 오가노이드 내 혈관화 및 면역세포 도입이다. 이는 오가노이드의 생존력과 기능성을 향상시키고, 보다 생리학적으로 유사한 모델을 만드는 데 필수적이다. 셋째, 오가노이드의 크기와 형태의 일관성 확보이다. 현재 오가노이드 배양 과정에서 발생하는 높은 변이성은 실험의 재현성과 신뢰성을 저해하는 요인이 된다. 넷째, 오가노이드의 장기간 배양 및 유지 기술 개발이다. 장기간 배양 시 발생하는 세포사멸과 기능 저하를 극복해야 한다. 다섯째, 오가노이드 모델의 표준화 및 품질관리체계 구축이다. 이는 오가노이드 기반 연구 결과의 신뢰성과 임상적 적용 가능성을 높이는 데 중요하다. 여섯째, 오가노이드와 기존 실험 모델 간의 상관관계 확립이다. 오가노이드 연구 결과를 실제 생체 내 현상과 연결시키는 작업이 필요하다.

도전 극복 방향

오가노이드 기술의 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 다학제적 접근이 필요하다. 생물학, 공학, 재료과학, 의학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 복합적인 문제를 해결해야 한다. 둘째, 첨단기술의 융합이 요구된다. 마이크로플루이딕스, 3D 바이오프린팅, 인공지능 등의 기술을 오가노이드 연구에 접목하여 기술적 한계를 극복해야 한다. 셋째, 생체재료 및 배양조건의 최적화가 필요하다. 오가노이드의 성숙도와 기능성을 향상시키기 위해 새로운 생체재료 개발 및 배양 프로토콜 개선이 이루어져야 한다. 넷째, 단일세포 수준의 분석 기술 적용이 중요하다. 이를 통해 오가노이드 내 세포 다양성과 발달 과정을 상세히 이해하고, 이를 바탕으로 오가노이드 모델을 개선할 수 있다. 다섯째, 국제적 표준화 노력이 필요하다. 오가노이드 제작 및 분석 방법의 표준화를 통해 연구 결과의 재현성과 신뢰성을 높여야 한다. 여섯째, 윤리적 고려사항에 대한 지속적인 논의가 필요하다. 특히 뇌 오가노이드와 같은 복잡한 구조체의 연구에 있어 윤리적 가이드라인 수립이 중요하다.

예상 성과물

오가노이드 기술 발전을 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 고도화된 인체 조직 모사 오가노이드 모델이다. 이는 발달생물학, 질병 연구, 약물 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 둘째, 오가노이드 기반의 약물 스크리닝 플랫폼이다. 이를 통해 신약 개발 과정의 효율성을 높이고, 개인맞춤형 치료법 개발에 기여할 수 있다. 셋째, 다중 장기 연결 오가노이드 시스템이다. 이는 인체생리학을 보다 정확히 모사하여 복잡한 질병 메커니즘 연구에 활용될 수 있다. 넷째, 오가노이드 이식을 통한 재생의학 치료법이다. 다양한 장기 손상 및 질환 치료에 적용될 수 있다. 다섯째, AI 기반 오가노이드 분석 소프트웨어이다. 이는 오가노이드 연구의 객관성과 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 이러한 성과물들은 기초과학 연구, 신약개발, 재생의학, 정밀의료 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 오가노이드 기술의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 인체 발달 및 질병 메커니즘에 대한 이해 증진이다. 특히 인간특이적인 발달 과정과 질병 진행 과정을 상세히 연구할 수 있게 될 것이다. 둘째, 신약 개발 과정의 혁신이다. 오가노이드 기반 약물 스크리닝을 통해 임상시험 전 단계에서 보다 정확한 약물 효과 및 독성 평가가 가능해질 것이다. 셋째, 재생의학 분야의 발전이다. 오가노이드 이식 기술을 통해 다양한 장기 손상 및 질환에 대한 새로운 치료법 개발이 가능해질 것이다. 넷째, 정밀의료의 실현이다. 환자 유래 오가노이드를 통해 개인별 최적화된 치료법 선택이 가능해질 것이다. 다섯째, 인공장기 개발을 위한 기반 기술 확보이다. 오가노이드 기술은 장기 이식을 위한 인공장기 개발에 중요한 통찰을 제공할 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 오가노이드 기술의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 신약 개발 비용 절감 및 성공률 향상이다. 오가노이드 기반 약물 스크리닝을 통해 임상시험 실패율을 낮추고, 개발 기간을 단축할 수 있다. 둘째, 맞춤형 의료 서비스 확대이다. 환자 유래 오가노이드를 통한 개인별 최적 치료법 선택으로 치료 효과를 높이고 의료비를 절감할 수 있다. 셋째, 난치성 질환 치료 가능성 증대이다. 오가노이드 기반 연구를 통해 현재 치료법이 없는 다양한 질환에 대한 새로운 접근법을 개발할 수 있다. 넷째, 동물실험 대체를 통한 윤리적 이슈 해결이다. 오가노이드 모델 사용으로 동물 실험을 줄이고, 보다 인간 중심적인 연구가 가능해진다. 다섯째, 바이오산업 발전 및 일자리 창출이다. 오가노이드 관련 기술 및 서비스 산업이 성장하면서 새로운 경제적 가치와 일자리가 창출될 것이다. 여섯째, 의료불평등 해소에 기여할 수 있다. 오가노이드 기술을 통한 저비용, 고효율의 치료법 개발은 의료서비스 접근성을 높일 수 있다.

구분	키워드
국문	오가노이드, 3차원 세포배양, 줄기세포, 질병 모델링, 약물 스크리닝, 재생의학, 정밀의료, 발달생물학, 조직공학, 인공장기
영문	Organoid, 3D cell culture, Stem cells, Disease modeling, Drug screening, Regenerative medicine, Precision medicine, Developmental biology, Tissue engineering, Artificial organs

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	3003	Lancaster, MA et al.	Cerebral organoids model human brain development and microcephaly	Nature	10.1038/nature12517
2	2016	1680	Clevers, H	Modeling Development and Disease with Organoids	Cell	10.1016/j.cell.2016.05.082
3	2014	1668	Lancaster, MA and Knoblich, JA	Organogenesis in a dish: Modeling development and disease using organoid technologies	Science	10.1126/science.1247125
4	2015	1468	van de Wetering, M et al.	Prospective Derivation of a Living Organoid Biobank of Colorectal Cancer Patients	Cell	10.1016/j.cell.2015.03.053
5	2015	1358	Boj, SF et al.	Organoid Models of Human and Mouse Ductal Pancreatic Cancer	Cell	10.1016/j.cell.2014.12.021
6	2016	1331	Qian, XY et al.	Brain-Region-Specific Organoids Using Mini-bioreactors for Modeling ZIKV Exposure	Cell	10.1016/j.cell.2016.04.032
7	2014	1155	Hidalgo, M et al.	Patient-Derived Xenograft Models: An Emerging Platform for Translational Cancer Research	Cancer Discovery	10.1158/2159-8290.CD-14-0001
8	2018	1052	Vlachogiannis, G et al.	Patient-derived organoids model treatment response of metastatic gastrointestinal cancers	Science	10.1126/science.aao2774
9	2018	1016	Sachs, N et al.	A Living Biobank of Breast Cancer Organoids Captures Disease Heterogeneity	Cell	10.1016/j.cell.2017.11.010
10	2014	1008	Gao, D et al.	Organoid Cultures Derived from Patients with Advanced Prostate Cancer	Cell	10.1016/j.cell.2014.08.016

6.4.30.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	81.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.14	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.84	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	8.42	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.12	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	21.03	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	28.80	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	25.98	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	22.70	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.73	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.77	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	83.00	Q4	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	23.09	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	14.85	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.30	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.20	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	143.31	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	351.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	4.40	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.26	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	16.28	Q2	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	25.33	Q1	16.87	14.46

6.4.31 YAP/TAZ 기반 암 제어 및 조직재생 기술

6.4.31.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2348
기술명(국문)	YAP/TAZ 기반 암 제어 및 조직재생 기술
기술명(영문)	YAP/TAZ-based Cancer Control and Tissue Regeneration Technology
기술명 상세 (국문)	Hippo 신호전달 경로 조절을 통한 YAP/TAZ 활성 제어 기반 암 치료 및 조직재생 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Cancer Treatment and Tissue Regeneration Technology Based on YAP/TAZ Activity Control through Hippo Signaling Pathway Regulation

정의 및 개념
Hippo 신호전달 경로는 세포 증식, 분화, 사멸을 조절하는 진화적으로 보존된 경로로, YAP(Yes-associated protein)과 TAZ(Transcriptional coactivator with PDZ-binding motif)를 주요 효과인자로 한다. 이 경로는 기관 크기 조절, 조직 항상성 유지, 암 발생 및 진행에 중요한 역할을 한다. YAP/TAZ는 TEAD 전사인자와 결합하여 다양한 유전자의 발현을 조절하며, 이를 통해 세포 증식, 생존, 줄기세포 특성 유지 등의 기능을 수행한다. Hippo 경로의 활성화는 YAP/TAZ의 인산화를 통해 이들의 핵 내 이동을 억제하고 전사 활성을 감소시킨다.

필요성

Hippo-YAP/TAZ 신호전달 경로에 대한 연구는 다음과 같은 이유로 필요하다. 첫째, 다양한 암종에서 YAP/TAZ의 과활성화가 관찰되며, 이는 암 발생, 진행, 전이와 밀접한 관련이 있다. 따라서 YAP/TAZ를 표적으로 하는 새로운 항암 치료법 개발이 요구된다. 둘째, YAP/TAZ는 조직 재생과 줄기세포 기능 유지에 중요한 역할을 하므로, 이를 활용한 재생의학 기술 개발이 가능하다. 셋째, Hippo 경로는 기계적 자극, 대사 신호, 염증 등 다양한 외부 자극에 반응하므로, 이를 통해 세포와 조직의 환경 적응 메커니즘을 이해할 수 있다. 넷째, YAP/TAZ의 활성 조절을 통해 약물 저항성 극복, 면역반응 조절 등 다양한 치료 전략 개발이 가능하다. 이러한 이유로 Hippo-YAP/TAZ 경로 연구는 현재 암생물학, 재생의학, 약물개발 분야에서 주목받고 있다.

최신 동향

Hippo-YAP/TAZ 경로 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, YAP/TAZ의 활성을 조절하는 새로운 상위 조절자들이 발견되고 있다. 예를 들어, 기계적 자극, G 단백질 결합 수용체, 대사 신호 등이 YAP/TAZ 활성에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, YAP/TAZ와 TEAD의 상호작용을 차단하는 소분자 억제제들이 개발되고 있으며, 일부는 임상시험 단계에 있다. 셋째, YAP/TAZ의 암특이적 기능이 밝혀지고 있다. 예를 들어, 대장암에서는 YAP/TAZ가 종양 억제 기능을 할 수 있다는 연구 결과가 보고되었다. 넷째, YAP/TAZ와 다른 신호전달 경로 간의 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 Wnt, TGF-β, Notch 등의 경로와의 상호작용이 주목받고 있다. 다섯째, YAP/TAZ의 비전사적 기능에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이들이 세포질에서 다른 단백질들과 상호작용하여 세포 기능을 조절할 수 있다는 것이 밝혀지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: YAP/TAZ 활성 조절을 통한 암 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: 다양한 암종에서 YAP/TAZ의 활성을 효과적으로 억제할 수 있는 새로운 약물을 개발한다. 특히 TEAD와의 상호작용을 차단하는 소분자 억제제의 최적화와 임상 적용 가능성을 평가한다. 또한 YAP/TAZ 억제제와 기존 항암제의 병용요법의 효과를 검증한다. ❏ 과제명: YAP/TAZ 매개 조직 재생 메커니즘 규명 및 응용 ❏ 연구내용: YAP/TAZ의 조직 재생 촉진 기능을 활용하여 손상된 조직의 효과적인 재생 방법을 개발한다. 특히 간, 심장, 신장 등 주요 장기에서의 YAP/TAZ 매개 재생 메커니즘을 규명하고, 이를 바탕으로 재생의학 기술을 개발한다. ❏ 과제명: Hippo 경로와 면역 시스템 간 상호작용 연구 ❏ 연구내용: YAP/TAZ가 면역세포의 기능과 종양 미세환경에 미치는 영향을 규명한다. 이를 통해 YAP/TAZ 조절을 통한 새로운 면역치료 전략을 개발하고, 기존 면역치료제와의 병용효과를 평가한다. ❏ 과제명: YAP/TAZ의 비전사적 기능 규명 ❏ 연구내용: YAP/TAZ의 세포질 내 기능과 다른 단백질들과의 상호작용을 포괄적으로 분석한다. 특히 세포 골격, 세포분열, 소포체 스트레스 반응 등에서의 YAP/TAZ의 역할을 규명하고, 이를 통해 새로운 치료 표적을 발굴한다. ❏ 과제명: Hippo 경로와 대사 조절의 연관성 연구 ❏ 연구내용: YAP/TAZ 활성과 세포 대사 간의 상호 조절 메커니즘을 규명한다. 특히 암세포의 대사 재프로그래밍에서 YAP/TAZ의 역할을 밝히고, 이를 표적으로 하는 새로운 대사 조절 기반 암 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: YAP/TAZ 활성 조절을 통한 줄기세포 기능 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: YAP/TAZ가 줄기세포의 자가재생과 분화에 미치는 영향을 상세히 규명한다. 이를 바탕으로 줄기세포의 기능을 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 개발하고, 이를 재생의학과 암 치료에 응용한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

Hippo-YAP/TAZ 경로 연구에서 도전해야 할 주요 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, YAP/TAZ의 조직 및 세포 유형 특이적 기능을 정확히 규명해야 한다. YAP/TAZ는 맥락에 따라 종양 촉진 또는 억제 기능을 할 수 있으므로, 이러한 이중적 역할을 고려한 정밀한 치료 전략 개발이 필요하다. 둘째, YAP/TAZ의 활성을 정밀하게 측정하고 조절할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 현재의 기술로는 YAP/TAZ의 활성을 실시간으로 모니터링하거나 특정 세포에서만 선택적으로 조절하는 것이 어렵다. 셋째, Hippo 경로와 다른 신호전달 경로 간의 복잡한 상호작용을 종합적으로 이해해야 한다. 이는 YAP/TAZ 표적 치료의 효과를 예측하고 최적화하는 데 필수적이다. 넷째, YAP/TAZ 억제제의 전신 투여 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화하는 기술이 필요하다. YAP/TAZ는 정상조직의 항상성 유지에도 중요한 역할을 하므로, 암 조직 특이적 전달 기술 개발이 요구된다. 다섯째, YAP/TAZ 매개 조직 재생 기술의 안전성과 효율성을 높이는 것이 필요하다. 과도한 YAP/TAZ 활성화는 암 발생 위험을 증가시킬 수 있으므로, 이를 정밀하게 제어할 수 있는 기술 개발이 필요하다.

도전 극복 방향

Hippo-YAP/TAZ 경로 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 분석 기술을 활용하여 YAP/TAZ의 조직 및 세포 유형 특이적 기능을 정밀하게 규명한다. 이를 통해 맥락 의존적인 YAP/TAZ의 역할을 이해하고, 이에 기반한 정밀의료 전략을 개발한다. 둘째, 실시간 이미징 기술과 생체 센서 기술을 개발하여 YAP/TAZ의 활성을 정확하게 측정하고 모니터링할 수 있는 시스템을 구축한다. 셋째, 시스템생물학적 접근법을 통해 Hippo 경로와 다른 신호전달 경로 간의 상호작용을 종합적으로 분석하고 모델링한다. 이를 통해 YAP/TAZ 표적 치료의 효과를 정확히 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련한다. 넷째, 나노기술과 표적전달기술을 활용하여 YAP/TAZ 억제제를 암 조직에 특이적으로 전달할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 통해 정상조직에 대한 부작용을 최소화하면서 치료 효과를 극대화한다. 다섯째, 유전자 편집 기술과 조직공학 기술을 결합하여 YAP/TAZ의 활성을 정밀하게 제어할 수 있는 조직재생 플랫폼을 개발한다. 이를 통해 안전하고 효율적인 재생의학 기술을 확립한다.

예상 성과물

Hippo-YAP/TAZ 경로 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, YAP/TAZ를 표적으로 하는 새로운 항암제가 개발될 것이다. 특히 TEAD와의 상호작용을 차단하는 소분자 억제제가 임상에서 사용될 가능성이 높다. 둘째, YAP/TAZ 활성을 조절하는 조직재생 기술이 개발될 것이다. 이는 간, 심장, 신장 등 주요 장기의 손상 치료에 활용될 수 있다. 셋째, YAP/TAZ 활성을 실시간으로 모니터링할 수 있는 바이오센서가 개발될 것이다. 이는 암 진단과 치료 효과 모니터링에 활용될 수 있다. 넷째, YAP/TAZ 매개 줄기세포 제어 기술이 개발될 것이다. 이는 재생의학과 암 치료에 광범위하게 활용될 수 있다. 다섯째, Hippo 경로와 면역시스템 간의 상호작용을 조절하는 새로운 면역 치료 전략이 개발될 것이다. 이러한 성과물들은 암 치료, 재생의학, 줄기세포 연구, 면역 치료 등 다양한 의학 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: Hippo-YAP/TAZ 경로 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 세포운명 결정과 조직항상성 유지 메커니즘에 대한 이해가 크게 증진될 것이다. 이는 발생생물학과 재생의학 분야의 발전에 기여할 것이다. 둘째, 암 발생과 진행 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 특히 YAP/TAZ의 맥락의존적 기능에 대한 이해는 암생물학 분야에 중요한 기여를 할 것이다. 셋째, 세포의 기계적 자극 감지 메커니즘에 대한 이해가 증진될 것이다. 이는 조직공학과 바이오메카닉스 분야의 발전에 기여할 것이다. 넷째, 신호전달 경로 간의 상호작용에 대한 시스템 수준의 이해가 가능해질 것이다. 이는 시스템생물학과 네트워크의학 분야의 발전을 촉진할 것이다. 다섯째, 새로운 약물표적 발굴과 약물 스크리닝 기술의 발전이 이루어질 것이다. 이는 신약개발 분야의 혁신을 가져올 것이다. ❏ 경제·사회 측면: Hippo-YAP/TAZ 경로 연구를 통해 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 새로운 항암제 개발을 통해 암 치료의 효과가 향상되고 의료비 부담이 감소할 것이다. 특히 기존 치료에 저항성을 보이는 암에 대한 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 조직재생 기술의 발전으로 장기이식 수요가 감소하고 만성질환 관리비용이 절감될 것이다. 이는 의료시스템의 부담을 줄이고 환자의 삶의 질을 향상시킬 것이다. 셋째, 줄기세포 기술의 발전으로 재생의학 산업이 성장하고 새로운 일자리가 창출될 것이다. 이는 바이오산업의 경쟁력 강화에 기여할 것이다. 넷째, 정밀의료 기술의 발전으로 개인맞춤형 치료가 가능해지고 의료의 효율성이 증대될 것이다. 이는 의료비용 절감과 환자만족도 향상으로 이어질 것이다. 다섯째, 새로운 진단 기술의 개발로 질병의 조기 발견과 예방이 가능해져 국민건강 증진과 의료비 절감 효과가 있을 것이다.

구분	키워드
국문	Hippo 신호전달 경로, YAP/TAZ, TEAD, 암 치료, 조직재생, 줄기세포, 기계적 자극, 대사 조절, 면역 조절, 정밀의료
영문	Hippo signaling pathway, YAP/TAZ, TEAD, Cancer therapy, Tissue regeneration, Stem cells, Mechanical stress, Metabolic regulation, Immune modulation, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2015	1515	Yu, FX et al.	Hippo Pathway in Organ Size Control, Tissue Homeostasis, and Cancer	Cell	10.1016/j.cell.2015.10.044
2	2013	1367	Harvey, KF et al.	The Hippo pathway and human cancer	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc3458
3	2017	1281	Zhang, X et al.	The essential role of YAP O-GlcNAcylation in high-glucose-stimulated liver tumorigenesis	Nature Communications	10.1038/ncomms15280
4	2016	1237	Zanconato, F et al.	YAP/TAZ at the Roots of Cancer	Cancer Cell	10.1016/j.ccell.2016.05.005
5	2012	1192	Yu, FX et al.	Regulation of the Hippo-YAP Pathway by G-Protein-Coupled Receptor Signaling	Cell	10.1016/j.cell.2012.06.037
6	2014	1168	Piccolo, S et al.	THE BIOLOGY OF YAP/TAZ: HIPPO SIGNALING AND BEYOND	Physiological Reviews	10.1152/physrev.00005.2014
7	2013	1133	Aragona, M et al.	A Mechanical Checkpoint Controls Multicellular Growth through YAP/TAZ Regulation by Actin-Processing Factors	Cell	10.1016/j.cell.2013.07.042
8	2016	1067	Meng, ZP et al.	Mechanisms of Hippo pathway regulation	Genes & Development	10.1101/gad.274027.115
9	2012	1038	Liu-Chittenden, Y et al.	Genetic and pharmacological disruption of the TEAD-YAP complex suppresses the oncogenic activity of YAP	Genes & Development	10.1101/gad.192856.112
10	2013	953	Calvo, F et al.	Mechanotransduction and YAP-dependent matrix remodelling is required for the generation and maintenance of cancer-associated fibroblasts	Nature Cell Biology	10.1038/ncb2756

6.4.31.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	81.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.01	ETC	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	1.60	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	7.46	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.67	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	18.97	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	27.46	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	20.36	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	12.94	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.67	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.60	Q5	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	78.00	Q4	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	15.38	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	6.61	Q2	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.32	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.51	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	110.22	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	321.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.61	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.89	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	27.94	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	6.74	Q4	16.87	14.46

6.4.32 세포 노화 제어를 통한 노화 관련 질환 치료 기술

6.4.32.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2450
기술명(국문)	세포 노화 제어를 통한 노화 관련 질환 치료 기술
기술명(영문)	Cellular Senescence Control for Age-Related Disease Treatment
기술명 상세 (국문)	세포 노화 메커니즘 규명 및 세노리틱스 개발을 통한 노화 관련 질환 예방 및 치료 기술
기술명 상세 (영문)	Prevention and Treatment of Age-Related Diseases through Elucidation of Cellular Senescence Mechanisms and Development of Senolytics

정의 및 개념
세포 노화(cellular senescence)는 다양한 스트레스에 대한 반응으로 세포가 영구적인 증식 정지 상태에 들어가는 현상을 말한다. 노화된 세포는 노화 관련 분비 표현형(senescence-associated secretory phenotype, SASP)을 통해 염증성 인자들을 분비하며, 이는 조직의 기능 저하와 노화 관련 질환의 발생에 기여한다. 세포 노화 제어 기술은 노화된 세포를 선택적으로 제거하거나(세노리틱스, senolytics) SASP를 억제하는(세노모픽스, senomorphics) 방법을 통해 노화 관련 질환을 예방하고 치료하는 것을 목표로 한다.

필요성
인구 고령화로 인해 노화 관련 질환의 발생이 증가하고 있어, 이에 대한 효과적인 예방 및 치료 방법의 개발이 시급하다. 세포 노화는 암, 심혈관질환, 신경퇴행성 질환 등 다양한 노화 관련 질환의 발생과 진행에 관여하는 것으로 알려져 있다. 따라서 세포 노화를 표적으로 하는 치료법은 여러 노화 관련 질환을 동시에 개선할 수 있는 혁신적인 접근법으로 주목받고 있다. 또한, 세포 노화 제어 기술은 건강 수명 연장과 삶의 질 향상에 기여할 수 있어 사회경제적으로도 큰 의미를 가진다.

최신 동향
세포 노화 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 분석 기술 발전으로 노화 세포의 이질성과 조직특이적 특성이 밝혀지고 있다. 둘째, 세노리틱스 약물의 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 다사티닙(dasatinib)과 케르세틴(quercetin) 조합, 나비토클락스(navitoclax) 등이 주목받고 있다. 셋째, 세포 노화와 면역시스템 간의 상호작용에 대한 연구가 진행되고 있으며, 면역세포를 이용한 노화세포 제거 전략이 제시되고 있다. 넷째, 미토콘드리아 기능 장애와 세포 노화의 연관성이 밝혀지고 있으며, 이를 표적으로 하는 치료법 개발이 진행 중이다. 다섯째, 세포 노화의 조직 간 전파 메커니즘과 이를 차단하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 조직특이적 세포 노화 마커 개발 ❏ 연구내용: 다양한 조직에서 세포 노화를 정확히 검출할 수 있는 바이오마커를 개발하고, 이를 이용한 진단 기술을 확립한다. ❏ 과제명: 세노리틱스 약물의 최적화 및 전달시스템 개발 ❏ 연구내용: 기존 세노리틱스의 효능을 개선하고 부작용을 줄이는 동시에, 표적 조직으로의 효과적인 전달을 위한 나노입자 기반 전달시스템을 개발한다. ❏ 과제명: 면역세포를 이용한 세포 노화 제어 기술 개발 ❏ 연구내용: 면역세포를 활성화하여 노화 세포를 선택적으로 제거하는 면역치료법을 개발한다. ❏ 과제명: 미토콘드리아 기능 개선을 통한 세포 노화 억제 전략 수립 ❏ 연구내용: 미토콘드리아 표적 항산화제 및 대사 조절제를 개발하여 세포 노화를 예방하고 개선하는 방법을 연구한다. ❏ 과제명: SASP 조절을 통한 노화 관련 질환 치료법 개발 ❏ 연구내용: SASP의 핵심 조절 인자를 발굴하고, 이를 표적으로 하는 약물을 개발하여 노화 관련 염증 및 조직 손상을 억제한다. ❏ 과제명: 세포 노화와 줄기세포 기능 간의 연관성 규명 ❏ 연구내용: 노화에 따른 줄기세포 기능 저하 메커니즘을 밝히고, 이를 개선하는 방법을 연구하여 조직 재생 능력을 향상시킨다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
세포 노화 제어 기술 개발에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, 노화 세포의 이질성으로 인해 모든 유형의 노화 세포를 효과적으로 표적화할 수 있는 범용 세노리틱스 개발이 어렵다. 둘째, 세노리틱스 치료의 장기적 안전성과 부작용(예: 혈소판 감소증)에 대한 우려가 있다. 셋째, 노화 세포가 수행하는 일부 유익한 기능(예: 상처 치유, 종양 억제)을 보존하면서 유해한 영향만을 선택적으로 제거할 필요가 있다. 넷째, 세포 노화의 조직 간 전파 메커니즘과 이를 효과적으로 차단하는 방법에 대한 이해가 부족하다. 다섯째, 노화 관련 질환의 복잡성으로 인해 세포 노화 제어만으로 질병을 완전히 치료하기 어려울 수 있다.

도전 극복 방향
이러한 도전 과제를 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 분석 기술을 활용하여 다양한 노화 세포 유형의 특성을 정밀하게 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 세노리틱스를 개발한다. 둘째, 나노기술을 이용한 약물전달시스템을 개발하여 세노리틱스의 표적 특이성을 높이고 부작용을 줄인다. 셋째, 세포 노화의 유익한 측면과 유해한 측면을 구분하여 조절할 수 있는 정밀한 중재 방법을 개발한다. 넷째, 다양한 오믹스 기술과 시스템생물학적 접근을 통해 세포 노화의 복잡한 네트워크를 종합적으로 이해하고, 이를 바탕으로 효과적인 제어 전략을 수립한다. 다섯째, 세포 노화 제어와 함께 다른 노화 관련 메커니즘을 동시에 표적으로 하는 복합 치료법을 개발한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 조직특이적 세포 노화 진단 키트 및 영상 기술. 둘째, 새로운 세노리틱스 및 세노모픽스 약물. 셋째, 노화세포 표적 나노약물전달시스템. 넷째, 면역세포를 이용한 세포 노화 제어 기술. 다섯째, 미토콘드리아 기능 개선을 통한 항노화 치료제. 여섯째, SASP 조절 기반 노화 관련 질환 치료제. 이러한 성과물들은 노화 관련 질환의 예방 및 치료, 재생의학, 항노화 화장품 산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 세포 노화의 분자 메커니즘에 대한 이해가 크게 향상될 것이다. 둘째, 노화 관련 질환의 발생 및 진행 과정에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 세포 노화를 표적으로 하는 혁신적인 치료 전략이 개발될 것이다. 넷째, 노화 연구와 재생의학 분야의 융합이 촉진될 것이다. 다섯째, 단일세포 분석, 나노기술, 면역학 등 다양한 분야의 기술이 통합되어 새로운 연구 패러다임이 형성될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 노화 관련 질환의 예방 및 치료를 통해 의료비 지출을 크게 절감할 수 있을 것이다. 둘째, 건강 수명 연장으로 인한 생산성 향상과 삶의 질 개선이 이루어질 것이다. 셋째, 항노화 산업의 성장을 촉진하여 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있을 것이다. 넷째, 고령화 사회에서의 건강한 노년 생활을 지원함으로써 사회적 부담을 경감시킬 수 있을 것이다. 다섯째, 노화에 대한 새로운 이해를 바탕으로 고령자에 대한 사회적 인식 개선과 세대 간 통합에 기여할 수 있을 것이다.

구분	키워드
국문	세포 노화, 노화 관련 질환, 세노리틱스, 세노모픽스, 노화 관련 분비 표현형, 미토콘드리아 기능, 면역 노화, 줄기세포 노화, 항노화 치료, 건강 수명
영문	Cellular senescence, Age-related diseases, Senolytics, Senomorphics, Senescence-associated secretory phenotype (SASP), Mitochondrial function, Immunosenescence, Stem cell aging, Anti-aging therapy, Healthspan

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2013	8870	López-Otín, C et al.	The Hallmarks of Aging	Cell	10.1016/j.cell.2013.05.039
2	2014	2190	Franceschi, C and Campisi, J	Chronic Inflammation (Inflammaging) and Its Potential Contribution to Age-Associated Diseases	Journals of Gerontology Series A-Biological Sciences And Medical Sciences	10.1093/gerona/glu057
3	2013	1825	Campisi, J	Aging, Cellular Senescence, and Cancer	Annual Review of Physiology, Vol 75	10.1146/annurev-physiol-030212-183653
4	2014	1702	Muñoz-Espín, D and Serrano, M	Cellular senescence: from physiology to pathology	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3823
5	2016	1694	Baker, DJ et al.	Naturally occurring p16Ink4a-positive cells shorten healthy lifespan	Nature	10.1038/nature16932
6	2014	1651	van Deursen, JM	The role of senescent cells in ageing	Nature	10.1038/nature13193
7	2013	1346	Acosta, JC et al.	A complex secretory program orchestrated by the inflammasome controls paracrine senescence	Nature Cell Biology	10.1038/ncb2784
8	2015	1328	Childs, BG et al.	Cellular senescence in aging and age-related disease: from mechanisms to therapy	Nature Medicine	10.1038/nm.4000
9	2019	1317	Hou, YJ et al.	Ageing as a risk factor for neurodegenerative disease	Nature Reviews Neurology	10.1038/s41582-019-0244-7
10	2019	1315	Gorgoulis, V et al.	Cellular Senescence: Defining a Path Forward	Cell	10.1016/j.cell.2019.10.005

6.4.32.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	86.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.97	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	4.07	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	14.90	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.50	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	15.83	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	24.36	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	24.55	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	22.34	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	4.00	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.80	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	3,075.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	18.82	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	10.59	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.18	Q4	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.17	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	119.63	Q1	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	311.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	6.56	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	6.80	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	14.85	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.52	Q3	16.87	14.46

6.4.33 세포사멸 과정에서의 철 의존성 지질 과산화 기전 연구

6.4.33.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2722
기술명(국문)	세포사멸 과정에서의 철 의존성 지질 과산화 기전 연구
기술명(영문)	Iron-dependent Lipid Peroxidation Mechanisms in Cell Death
기술명 상세 (국문)	세포사멸 과정에서 철 의존성 지질 과산화에 의한 페롭토시스 기전 규명 및 질병 치료 응용 연구
기술명 상세 (영문)	Elucidation of Ferroptosis Mechanisms by Iron-dependent Lipid Peroxidation in Cell Death and Its Application to Disease Treatment

정의 및 개념
페롭토시스(ferroptosis)는 철 의존적인 지질 과산화에 의해 유도되는 새로운 형태의 조절된 세포사멸 과정이다. 이는 형태학적, 생화학적, 유전학적으로 다른 세포사멸 유형과 구별된다. 주요 특징으로는 철 축적, 지질 과산화물 생성, 글루타티온(glutathione) 고갈, 그리고 글루타티온 과산화효소 4(GPX4)의 불활성화 등이 있다. 페롭토시스는 암, 신경퇴행성 질환, 허혈-재관류 손상 등 다양한 질병의 발병 기전과 연관되어 있다.

필요성
페롭토시스 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존 세포사멸 기전으로 설명되지 않는 다양한 질병의 발병기전을 이해하는 데 중요하다. 둘째, 암 치료에 있어 새로운 표적을 제공할 수 있다. 특히 기존 항암제에 내성을 보이는 암세포에 대한 새로운 치료 전략으로 주목받고 있다. 셋째, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 다양한 질병의 예방 및 치료에 응용될 수 있는 가능성이 크다. 넷째, 세포 대사와 산화 스트레스 조절에 대한 새로운 이해를 제공하여 기초생물학 발전에 기여할 수 있다.

최신 동향

페롭토시스 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, 페롭토시스의 분자 기전에 대한 이해가 깊어지고 있다. 특히 GPX4, SLC7A11, ACSL4 등의 핵심 조절 단백질들의 역할이 밝혀지고 있다. 둘째, 페롭토시스와 면역반응 사이의 연관성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 페롭토시스가 항종양 면역반응을 증진시킬 수 있다는 보고들이 있다. 셋째, 페롭토시스를 표적으로 하는 새로운 항암 전략들이 개발되고 있다. GPX4 억제제, 시스틴(cystine) 수송체 억제제 등이 연구되고 있다. 넷째, 페롭토시스와 다른 세포사멸 기전(예: 아포토시스, 네크롭토시스) 사이의 상호작용에 대한 연구가 진행되고 있다. 다섯째, 페롭토시스의 생리학적 역할에 대한 연구가 확대되고 있으며, 발생, 노화, 면역 등 다양한 생물학적 과정에서의 역할이 밝혀지고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: 페롭토시스 조절 네트워크의 통합적 이해 ❏ 연구내용: 다양한 오믹스 기술을 활용하여 페롭토시스 조절에 관여하는 유전자, 단백질, 대사체 네트워크를 통합적으로 분석한다. 이를 통해 페롭토시스의 새로운 조절 인자를 발굴하고, 세포 유형별 페롭토시스 감수성 차이의 분자적 기전을 규명한다. ❏ 과제명: 페롭토시스 유도 항암 전략 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: 암세포 특이적으로 페롭토시스를 유도할 수 있는 새로운 약물을 개발한다. 기존 항암제와의 병용요법을 통해 시너지 효과를 극대화하고, 부작용을 최소화하는 전략을 수립한다. ❏ 과제명: 페롭토시스와 면역반응의 상호작용 규명 ❏ 연구내용: 페롭토시스가 항종양 면역반응에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명한다. 페롭토시스 유도제와 면역관문억제제의 병용효과를 평가하고, 최적의 병용 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 신경퇴행성 질환에서의 페롭토시스 역할 규명 및 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: 알츠하이머병, 파킨슨병 등 주요 신경퇴행성 질환에서 페롭토시스의 역할을 규명한다. 페롭토시스 억제를 통한 신경보호 전략을 개발하고, 그 효과를 전임상 모델에서 검증한다. ❏ 과제명: 페롭토시스 조절을 통한 조직 손상 예방 및 재생 촉진 전략 개발 ❏ 연구내용: 허혈-재관류 손상, 독성 물질에 의한 조직 손상 등에서 페롭토시스의 역할을 규명한다. 페롭토시스 조절을 통해 조직 손상을 예방하고 재생을 촉진하는 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 페롭토시스의 생리학적 기능 규명 ❏ 연구내용: 발생, 노화, 면역 등 다양한 생리학적 과정에서 페롭토시스의 역할을 규명한다. 페롭토시스 조절 이상이 질병 발생에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 질병 예방 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
페롭토시스 연구에서 도전해야 할 기술적 난제와 한계점은 다음과 같다. 첫째, 페롭토시스를 특이적으로 검출할 수 있는 바이오마커의 개발이 필요하다. 현재는 여러 지표를 종합적으로 분석해야 하며, 다른 세포사멸 유형과의 구별이 어려운 경우가 있다. 둘째, 페롭토시스를 시공간적으로 제어할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 특정 세포나 조직에서 선택적으로 페롭토시스를 유도하거나 억제할 수 있는 기술이 요구된다. 셋째, 페롭토시스 유도 약물의 전달 효율을 높이고 부작용을 줄이는 기술 개발이 필요하다. 넷째, 페롭토시스와 다른 세포사멸 기전 사이의 복잡한 상호작용을 이해하고 제어하는 기술이 필요하다. 다섯째, 페롭토시스의 생체 내 역동성을 실시간으로 모니터링할 수 있는 이미징 기술의 개발이 필요하다.

도전 극복 방향

페롭토시스 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 오믹스 기술을 활용하여 페롭토시스의 분자적 특성을 더욱 정밀하게 규명한다. 둘째, CRISPR-Cas9 등의 유전자 편집 기술을 활용하여 페롭토시스 조절 유전자의 기능을 체계적으로 분석한다. 셋째, 인공지능과 기계학습을 활용하여 페롭토시스 관련 빅데이터를 분석하고, 새로운 조절인자와 치료표적을 발굴한다. 넷째, 나노기술을 활용하여 페롭토시스 유도 약물의 전달 효율을 높이고 부작용을 줄인다. 다섯째, 오가노이드, 미세유체 칩 등의 첨단 세포배양 기술을 활용하여 페롭토시스의 생체 내 환경을 더욱 정확하게 모사한다. 여섯째, 다양한 질환 모델에서 페롭토시스의 역할을 종합적으로 분석하여, 질병 특이적인 페롭토시스 조절 전략을 개발한다.

예상 성과물
페롭토시스 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 페롭토시스의 분자적 기전을 정밀하게 설명하는 통합적 모델. 둘째, 페롭토시스를 특이적으로 검출할 수 있는 새로운 바이오마커. 셋째, 페롭토시스를 표적으로 하는 새로운 항암제. 넷째, 신경퇴행성 질환, 허혈-재관류 손상 등에서 페롭토시스를 억제하는 새로운 치료제. 다섯째, 페롭토시스와 면역반응을 동시에 조절하는 복합 면역치료 전략. 여섯째, 페롭토시스의 생체 내 역동성을 실시간으로 모니터링할 수 있는 이미징 기술. 이러한 성과물들은 암, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 다양한 질병의 진단과 치료에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 페롭토시스 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 세포사멸의 새로운 기전에 대한 이해를 통해 세포생물학 분야의 지식 확장. 둘째, 철 대사, 지질 대사, 산화 스트레스 조절 등 다양한 세포 대사 과정에 대한 새로운 통찰. 셋째, 암, 신경퇴행성 질환 등 난치성 질환의 발병 기전에 대한 새로운 이해와 이를 바탕으로 한 혁신적 치료 전략 개발. 넷째, 세포사멸 조절을 통한 조직재생 및 항노화 기술 개발. 다섯째, 페롭토시스 연구를 위한 새로운 실험 기법과 분석 도구의 개발. 이러한 과학 기술적 발전은 생명과학 및 의학 분야의 혁신을 가속화할 것으로 기대된다. ❏ 경제·사회 측면: 페롭토시스 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 새로운 항암제 개발을 통한 제약산업의 성장 촉진. 둘째, 신경퇴행성 질환, 심혈관질환 등 고령화 사회의 주요 질병에 대한 새로운 치료법 개발로 의료비 절감 및 삶의 질 향상. 셋째, 페롭토시스 관련 진단 기술 및 치료제 개발을 통한 새로운 의료 산업 분야 창출. 넷째, 페롭토시스 연구를 통한 기초과학 발전으로 국가 과학기술 경쟁력 강화. 다섯째, 난치성 질환에 대한 새로운 치료법 개발로 환자와 가족의 삶의 질 향상 및 사회적 부담 감소. 여섯째, 페롭토시스 연구 분야의 전문인력 양성을 통한 고급 일자리 창출. 이러한 경제사회적 효과는 국가 경제발전과 국민건강 증진에 크게 기여할 것으로 예상된다.

구분	키워드
국문	페롭토시스, 철 의존성 세포사멸, 지질 과산화, 산화 스트레스, 글루타티온 과산화효소 4, 항암 치료, 신경퇴행성 질환, 면역반응, 조직 손상, 세포 대사
영문	Ferroptosis, Iron-dependent cell death, Lipid peroxidation, Oxidative stress, Glutathione peroxidase 4, Cancer therapy, Neurodegenerative diseases, Immune response, Tissue damage, Cellular metabolism

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	8038	Dixon, SJ et al.	Ferroptosis: An Iron-Dependent Form of Nonapoptotic Cell Death	Cell	10.1016/j.cell.2012.03.042
2	2014	3760	Yang, WS et al.	Regulation of Ferroptotic Cancer Cell Death by GPX4	Cell	10.1016/j.cell.2013.12.010
3	2017	3746	Stockwell, BR et al.	Ferroptosis: A Regulated Cell Death Nexus Linking Metabolism, Redox Biology, and Disease	Cell	10.1016/j.cell.2017.09.021
4	2018	3383	Galluzzi, L et al.	Molecular mechanisms of cell death: recommendations of the Nomenclature Committee on Cell Death 2018	Cell Death And Differentiation	10.1038/s41418-017-0012-4
5	2016	2070	Xie, Y et al.	Ferroptosis: process and function	Cell Death And Differentiation	10.1038/cdd.2015.158
6	2014	2028	Angeli, JPF et al.	Inactivation of the ferroptosis regulator Gpx4 triggers acute renal failure in mice	Nature Cell Biology	10.1038/ncb3064
7	2021	1893	Jiang, XJ et al.	Ferroptosis: mechanisms, biology and role in disease	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/s41580-020-00324-8
8	2017	1844	Doll, S et al.	ACSL4 dictates ferroptosis sensitivity by shaping cellular lipid composition	Nature Chemical Biology	10.1038/NCHEMBIO.2239
9	2015	1811	Jiang, L et al.	Ferroptosis as a p53-mediated activity during tumour suppression	Nature	10.1038/nature14344
10	2016	1654	Yang, WS and Stockwell, BR	Ferrootosis: Death by Lipid Peroxidation	Trends in Cell Biology	10.1016/j.tcb.2015.10.014

6.4.33.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	80.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	10.52	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	41.44	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,019.48	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	39.50	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	47.86	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	66.77	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	58.59	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.30	Q2	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.84	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	4,123.00	Q3	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	14.09	Q2	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	9.81	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	1.19	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.36	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	20.77	Q3	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	62.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.57	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	2.54	Q3	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	42.31	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	49.26	Q1	16.87	14.46

6.4.34 종양 미세환경 내 섬유아세포 표적 치료 기술

6.4.34.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2797
기술명(국문)	종양 미세환경 내 섬유아세포 표적 치료 기술
기술명(영문)	Targeting Cancer-Associated Fibroblasts in Tumor Microenvironment
기술명 상세 (국문)	종양 미세환경 내 섬유아세포 표적 치료 및 진단을 위한 FAP 억제제 기반 방사성 의약품 개발
기술명 상세 (영문)	Development of FAP Inhibitor-Based Radiopharmaceuticals for Targeting and Imaging Cancer-Associated Fibroblasts in Tumor Microenvironment

정의 및 개념
종양 미세환경 내 섬유아세포 표적 치료 기술은 종양 관련 섬유아세포(Cancer-Associated Fibroblasts, CAFs)를 표적으로 하는 혁신적인 암 치료 접근법이다. 이 기술은 주로 섬유아세포 활성화 단백질(Fibroblast Activation Protein, FAP)을 표적으로 하는 방사성 표지 FAP 억제제(FAP Inhibitors, FAPI)를 이용한 PET/CT 영상 진단과 방사성 핵종 치료를 포함한다. CAFs는 종양 미세환경의 주요 구성 요소로, 종양 진행, 전이, 면역 억제 및 치료 저항성에 중요한 역할을 한다.

필요성
이 연구 주제의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존의 암 치료법들이 종양 세포만을 표적으로 하여 제한적인 효과를 보이는 한계를 극복하기 위해 종양 미세환경을 표적으로 하는 새로운 접근법이 필요하다. 둘째, CAFs가 종양 진행, 전이, 면역 억제 및 치료 저항성에 중요한 역할을 한다는 점이 밝혀짐에 따라 이를 표적으로 하는 치료법 개발의 필요성이 대두되고 있다. 셋째, 기존의 FDG-PET에 비해 FAPI-PET이 더 높은 종양 대 배경 비율을 제공하여 더 정확한 진단이 가능하다는 점에서 주목받고 있다. 넷째, FAPI를 이용한 방사성 핵종 치료는 기존 치료에 저항성을 보이는 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있다.

최신 동향

최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, 다양한 FAPI 유도체들이 개발되어 PET/CT 영상에 사용되고 있으며, 특히 Ga-68-FAPI-04와 Ga-68-FAPI-46이 널리 사용되고 있다. 둘째, FAPI-PET이 다양한 고형암에서 FDG-PET보다 우수한 영상을 제공한다는 연구 결과들이 보고되고 있다. 셋째, Lu-177이나 Y-90 등의 치료용 방사성 동위원소를 결합한 FAPI를 이용한 방사성 핵종 치료에 대한 초기 임상 연구들이 진행되고 있다. 넷째, CAFs의 이질성과 가소성에 대한 이해가 깊어지면서, 단일세포 수준의 분석을 통해 다양한 CAF 아형들이 확인되고 있다. 다섯째, CAFs를 표적으로 하는 면역치료 전략들이 개발되고 있으며, 특히 CAF 제거나 재프로그래밍을 통한 면역 억제 환경 개선에 초점을 맞추고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: CAF 아형별 특이적 표적 개발, 연구목표: 다양한 CAF 아형들의 특성을 규명하고, 각 아형에 특이적인 표적분자를 발굴한다. 이를 통해 CAF 아형별 맞춤형 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: FAPI의 종양 내 체류 시간 개선, 연구목표: FAPI의 종양 내 체류 시간을 연장시키기 위한 분자 설계 최적화 연구를 수행한다. 알부민 결합 도메인 추가 등의 전략을 통해 체내 순환 시간과 종양 축적을 개선한다. ❏ 과제명: CAF 표적 면역 치료 전략 개발, 연구목표: CAF를 표적으로 하는 면역 치료 전략을 개발한다. CAF 제거 또는 재프로그래밍을 통해 종양 미세환경의 면역억제를 해소하고 면역치료의 효과를 증진시킨다. ❏ 과제명: FAPI 기반 테라노스틱스 최적화, 연구목표: 진단용 FAPI와 치료용 FAPI를 결합한 테라노스틱스 접근법을 최적화한다. 개인별 맞춤형 치료를 위한 용량 선정 및 효과 예측 모델을 개발한다. ❏ 과제명: CAF 매개 치료 저항성 극복 전략, 연구목표: CAF에 의한 항암제 및 방사선 치료 저항성 메커니즘을 규명하고, 이를 극복하기 위한 병용치료 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
도전할 기술 영역 및 복합 난제는 다음과 같다. 첫째, CAF의 이질성과 가소성으로 인해 모든 CAF 아형을 효과적으로 표적화하는 것이 어렵다. 둘째, FAPI의 빠른 체내 제거로 인해 충분한 종양 축적과 치료 효과를 얻기 어렵다. 셋째, CAF 제거로 인한 잠재적인 부작용, 특히 정상조직의 섬유아세포에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 넷째, CAF와 다른 종양 미세환경 구성요소들 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 이를 치료에 활용하는 것이 필요하다. 다섯째, FAPI-PET의 위양성 결과를 줄이고 특이성을 높이는 것이 필요하다.

도전 극복 방향
도전 극복 방향은 다음과 같다. 첫째, 단일세포 수준의 분석 기술을 활용하여 CAF 아형들의 특성을 더욱 정밀하게 규명하고, 이를 바탕으로 다중 표적 접근법을 개발한다. 둘째, FAPI의 분자 구조를 최적화하고 알부민 결합 도메인 등을 추가하여 체내 순환 시간과 종양 축적을 개선한다. 셋째, CAF 특이적 표적을 발굴하고 정상조직에 미치는 영향을 최소화하는 전달시스템을 개발한다. 넷째, 시스템생물학적 접근법을 통해 CAF와 다른 종양 미세환경 구성요소들 간의 상호작용을 종합적으로 이해하고 이를 치료에 활용한다. 다섯째, 인공지능 기술을 활용하여 FAPI-PET 영상의 해석을 개선하고 특이성을 높인다.

예상 성과물
예상 성과물은 다음과 같다. 첫째, CAF 아형별 특이적 표적 분자 라이브러리. 둘째, 개선된 체내 동태를 가진 새로운 FAPI 유도체. 셋째, CAF 표적 면역치료제. 넷째, FAPI 기반 테라노스틱스 프로토콜. 다섯째, CAF 매개 치료 저항성 극복을 위한 병용치료 전략. 이러한 성과물들은 암 진단 및 치료, 특히 기존 치료에 저항성을 보이는 고형암 환자들의 치료에 활용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 종양 미세환경에 대한 이해를 크게 증진시킬 수 있다. 둘째, 암 진단의 정확성을 높이고, 특히 FDG-PET로 검출이 어려운 암종의 진단을 개선할 수 있다. 셋째, 기존 치료에 저항성을 보이는 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 수 있다. 넷째, 개인맞춤형 암 치료의 실현에 기여할 수 있다. 다섯째, 방사성의약품 개발 및 테라노스틱스 분야의 발전을 촉진할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 암 진단 및 치료의 정확성과 효율성 향상으로 의료비용을 절감할 수 있다. 둘째, 기존 치료에 저항성을 보이는 환자들의 생존율과 삶의 질을 개선할 수 있다. 셋째, 새로운 암 치료 기술의 개발로 관련 산업의 성장과 일자리 창출을 촉진할 수 있다. 넷째, 국내 방사성의약품 산업의 경쟁력을 강화하고 수출 증대에 기여할 수 있다. 다섯째, 암 치료의 패러다임 변화를 통해 사회적 의료 비용을 절감하고 국민건강 증진에 기여할 수 있다.

구분	키워드
국문	종양 미세환경, 종양 관련 섬유아세포, 섬유아세포 활성화 단백질, FAP 억제제, FAPI-PET, 방사성 핵종 치료, 테라노스틱스, CAF 이질성, 면역치료, 치료 저항성
영문	Tumor microenvironment, Cancer-associated fibroblasts, Fibroblast activation protein, FAP inhibitor, FAPI-PET, Radionuclide therapy, Theranostics, CAF heterogeneity, Immunotherapy, Therapeutic resistance

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	3137	Hanahan, D and Coussens, LM	Accessories to the Crime: Functions of Cells Recruited to the Tumor Microenvironment	Cancer Cell	10.1016/j.ccr.2012.02.022
2	2016	2535	Kalluri, R	The biology and function of fibroblasts in cancer	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc.2016.73
3	2020	1772	Sahai, E et al.	A framework for advancing our understanding of cancer-associated fibroblasts	Nature Reviews Cancer	10.1038/s41568-019-0238-1
4	2012	1222	Balkwill, FR et al.	The tumor microenvironment at a glance	Journal of Cell Science	10.1242/jcs.116392
5	2019	959	Chen, XM and Song, EW	Turning foes to friends: targeting cancer-associated fibroblasts	Nature Reviews Drug Discovery	10.1038/s41573-018-0004-1
6	2018	937	Costa, A et al.	Fibroblast Heterogeneity and Immunosuppressive Environment in Human Breast Cancer	Cancer Cell	10.1016/j.ccell.2018.01.011
7	2017	895	Wang, MN et al.	Role of tumor microenvironment in tumorigenesis	Journal of Cancer	10.7150/jca.17648
8	2012	807	Calon, A et al.	Dependency of Colorectal Cancer on a TGF-β-Driven Program in Stromal Cells for Metastasis Initiation	Cancer Cell	10.1016/j.ccr.2012.08.013
9	2015	767	Calon, A et al.	Stromal gene expression defines poor-prognosis subtypes in colorectal cancer	Nature Genetics	10.1038/ng.3225
9	2019	767	Kratochwil, C et al.	68Ga-FAPI PET/CT: Tracer Uptake in 28 Different Kinds of Cancer	Journal of Nuclear Medicine	10.2967/jnumed.119.227967
10	2018	738	Su, SC et al.	CD10+ GPR77+ Cancer-Associated Fibroblasts Promote Cancer Formation and Chemoresistance by Sustaining Cancer Stemness	Cell	10.1016/j.cell.2018.01.009

6.4.34.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	73.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.91	S2	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	2.18	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	8.85	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.85	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	12.90	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	24.82	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	18.60	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	24.12	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	4.60	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.81	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	115,297.00	Q1	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	19.60	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	8.93	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.70	Q3	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.46	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	14.94	Q3	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	95.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	2.78	Q3	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	3.17	Q3	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	10.00	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.79	Q3	16.87	14.46

6.4.35 TAM 수용체 기반 면역-암 제어 기술

6.4.35.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	2968
기술명(국문)	TAM 수용체 기반 면역-암 제어 기술
기술명(영문)	TAM Receptor-Based Immuno-Oncology Control Technology
기술명 상세 (국문)	TAM 수용체 신호전달 조절을 통한 면역세포 활성화 및 암 진행 억제 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Immune Cell Activation and Cancer Progression Inhibition Technology through TAM Receptor Signaling Modulation

정의 및 개념
TAM 수용체(Tyro3, Axl, MerTK)는 면역반응과 암 진행에 중요한 역할을 하는 수용체 티로신 키나아제(receptor tyrosine kinase) 군이다. 이들은 세포사멸(apoptosis) 과정에서 노출되는 포스파티딜세린(phosphatidylserine)을 인식하여 식세포작용(phagocytosis)을 촉진하고, 면역 항상성 유지와 염증 조절에 관여한다. 암 환경에서 TAM 수용체는 종양 성장, 전이, 약물 내성 등을 촉진하는 역할을 한다. TAM 수용체 기반 기술은 이러한 수용체들의 기능을 조절하여 면역반응을 증진시키고 암 진행을 억제하는 것을 목표로 한다.

필요성

TAM 수용체 기반 기술 개발의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존 암 치료법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근법이 필요하다. 특히 면역관문억제제에 대한 내성 문제를 해결할 수 있는 대안적 치료법으로 주목받고 있다. 둘째, TAM 수용체가 면역 억제와 암 진행에 중요한 역할을 한다는 점에서, 이를 표적으로 하는 치료법은 암 미세환경을 개선하고 항암 면역반응을 증진시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 셋째, TAM 수용체는 다양한 암종에서 과발현되어 있어, 광범위한 암 종류에 적용 가능한 치료 전략을 제공할 수 있다. 넷째, TAM 수용체 조절을 통해 암 세포의 약물 내성을 극복하고 기존 치료법의 효과를 증진시킬 수 있는 가능성이 있다. 다섯째, TAM 수용체는 염증성 질환과도 연관되어 있어, 암 외에도 다양한 질병에 적용 가능한 치료 전략을 제공할 수 있다.

최신 동향
TAM 수용체 관련 최신 연구 동향은 다음과 같다. 첫째, TAM 수용체 억제제 개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 Axl을 표적으로 하는 억제제들이 임상시험 중에 있다. 둘째, TAM 수용체와 면역관문억제제의 병용요법에 대한 연구가 진행 중이며, 초기 결과들이 유망한 것으로 나타나고 있다. 셋째, TAM 수용체의 새로운 기능들이 발견되고 있으며, 특히 식세포작용(efferocytosis)과 관련된 역할이 주목받고 있다. 넷째, TAM 수용체와 비타민 K 대사 사이의 연관성이 밝혀지고 있으며, 이는 새로운 치료 전략의 가능성을 제시하고 있다. 다섯째, TAM 수용체를 표적으로 하는 항체-약물 복합체(antibody-drug conjugates)가 개발되고 있어, 더욱 정밀한 치료법 개발이 기대되고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: TAM 수용체 특이적 억제제 개발 및 최적화 ❏ 연구내용: TAM 수용체(Tyro3, Axl, MerTK)에 대한 선택적 억제제를 개발하고 최적화한다. 이를 통해 각 수용체의 특이적 기능을 조절하고, 부작용을 최소화하는 치료제 후보 물질을 도출한다. ❏ 과제명: TAM 수용체 조절을 통한 면역세포 기능 증진 연구 ❏ 연구내용: TAM 수용체 조절이 T세포, NK세포, 대식세포 등 다양한 면역세포의 기능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 항암 면역반응을 증진시키는 새로운 전략을 개발한다. ❏ 과제명: TAM 수용체와 암 전이 및 약물 내성 관계 규명 ❏ 연구내용: TAM 수용체 신호전달이 암 세포의 전이와 약물 내성 획득에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명한다. 이를 바탕으로 전이와 내성을 극복할 수 있는 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: TAM 수용체 기반 바이오마커 개발 및 검증 ❏ 연구내용: 혈중 가용성 TAM 수용체 농도나 종양 조직 내 TAM 수용체 발현 수준 등을 이용한 진단 및 예후 예측 바이오마커를 개발한다. 이를 통해 개인맞춤형 치료 전략 수립에 기여한다. ❏ 과제명: TAM 수용체와 면역관문억제제 병용요법 최적화 ❏ 연구내용: TAM 수용체 억제제와 기존 면역관문억제제의 최적 병용요법을 개발한다. 이를 통해 면역관문억제제의 효과를 증진시키고 내성을 극복하는 전략을 수립한다. ❏ 과제명: TAM 수용체 매개 식세포작용(efferocytosis) 조절 기술 개발 ❏ 연구내용: TAM 수용체를 통한 식세포작용 과정을 정밀하게 조절하는 기술을 개발한다. 이를 통해 염증 조절과 항암 면역반응 증진을 동시에 달성할 수 있는 새로운 치료 전략을 수립한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제

TAM 수용체 기반 기술 개발에 있어 주요 도전 과제는 다음과 같다. 첫째, TAM 수용체의 다면적 기능으로 인해 특정 기능만을 선택적으로 조절하는 것이 어렵다. 예를 들어, 암 세포에서의 TAM 수용체 억제는 바람직하지만, 정상 면역세포에서의 과도한 억제는 오히려 부작용을 일으킬 수 있다. 둘째, TAM 수용체 간의 기능적 중복성으로 인해 단일 수용체 억제만으로는 충분한 효과를 얻기 어려울 수 있다. 셋째, TAM 수용체 억제에 따른 보상 기전이 활성화될 수 있어, 장기적인 치료효과를 유지하기 어려울 수 있다. 넷째, TAM 수용체와 그 리간드인 Gas6, Protein S 등의 복잡한 상호작용을 완전히 이해하고 조절하는 것이 쉽지 않다. 다섯째, TAM 수용체 억제제의 전신투여 시 발생할 수 있는 부작용, 특히 자가면역반응이나 혈전 형성 등의 위험을 최소화해야 한다.

도전 극복 방향

이러한 도전 과제들을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 조직특이적 또는 세포유형특이적 TAM 수용체 조절 기술을 개발하여 부작용을 최소화한다. 이를 위해 나노입자 기반 전달시스템이나 항체-약물 복합체 등의 기술을 활용할 수 있다. 둘째, 여러 TAM 수용체를 동시에 표적으로 하는 복합 억제제를 개발하거나, 다른 면역조절인자들과의 병용요법을 최적화한다. 셋째, TAM 수용체 신호전달 경로의 하위 단계를 표적으로 하는 새로운 억제 전략을 개발하여 보상 기전을 우회한다. 넷째, 시스템생물학적 접근법을 통해 TAM 수용체와 관련 분자들의 복잡한 상호작용 네트워크를 종합적으로 이해하고 모델링한다. 다섯째, TAM 수용체 억제와 함께 면역조절인자들을 동시에 투여하여 자가면역반응을 억제하거나, 항응고제와의 병용을 통해 혈전 형성 위험을 관리하는 등의 복합 전략을 개발한다.

예상 성과물
TAM 수용체 기반 기술 개발을 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 새로운 TAM 수용체 특이적 억제제 및 조절제가 개발될 것이다. 둘째, TAM 수용체 발현 수준이나 활성화 상태를 측정할 수 있는 진단 키트가 개발될 것이다. 셋째, TAM 수용체 조절을 통한 면역세포 기능 증진 프로토콜이 확립될 것이다. 넷째, TAM 수용체 억제제와 기존 항암제 또는 면역관문억제제의 최적 병용요법이 개발될 것이다. 다섯째, TAM 수용체 매개 식세포작용을 조절하는 새로운 치료제가 개발될 것이다. 이러한 성과물들은 암, 자가면역질환, 염증성 질환 등 다양한 질병의 치료에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: TAM 수용체 기반 기술 개발을 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, 면역체계와 암 진행 사이의 복잡한 상호작용에 대한 이해가 깊어질 것이다. 둘째, 식세포작용과 면역조절 사이의 연관성에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 수용체 티로신 키나아제를 표적으로 하는 새로운 약물 개발 전략이 확립될 것이다. 넷째, 암 미세환경 조절을 통한 항암 치료 전략의 새로운 패러다임이 제시될 것이다. 다섯째, 개인맞춤형 면역치료의 정밀도를 높일 수 있는 새로운 바이오마커가 발굴될 것이다. ❏ 경제·사회 측면: TAM 수용체 기반 기술 개발은 다음과 같은 경제 사회적 기대 효과를 가져올 것으로 예상된다. 첫째, 새로운 항암제 개발을 통해 제약산업의 성장이 촉진될 것이다. 둘째, 암 치료 효과 개선으로 인한 의료비 절감과 삶의 질 향상이 이루어질 것이다. 셋째, 난치성 암에 대한 새로운 치료 옵션 제공으로 환자들의 생존율이 향상될 것이다. 넷째, 자가면역질환, 염증성 질환 등 다양한 질병에 대한 새로운 치료법 개발로 의료서비스의 질이 향상될 것이다. 다섯째, 정밀의료 기술의 발전으로 인한 의료산업의 패러다임 변화가 가속화될 것이다.

구분	키워드
국문	TAM 수용체, 면역조절, 암 진행, 식세포작용, 티로신 키나아제 억제제, 면역 관문, 암 미세환경, 약물 내성, 바이오마커, 정밀의료
영문	TAM receptors, Immune regulation, Cancer progression, Efferocytosis, Tyrosine kinase inhibitors, Immune checkpoints, Tumor microenvironment, Drug resistance, Biomarkers, Precision medicine

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2014	836	Poon, IKH et al.	Apoptotic cell clearance: basic biology and therapeutic potential	Nature Reviews Immunology	10.1038/nri3607
2	2015	532	Arandjelovic, S and Ravichandran, KS	Phagocytosis of apoptotic cells in homeostasis	Nature Immunology	10.1038/ni.3253
3	2014	483	Graham, DK et al.	The TAM family: phosphatidylserine-sensing receptor tyrosine kinases gone awry in cancer	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc3847
4	2016	435	Birge, RB et al.	Phosphatidylserine is a global immunosuppressive signal in efferocytosis, infectious disease, and cancer	Cell Death And Differentiation	10.1038/cdd.2016.11
5	2012	400	Zizzo, G et al.	Efficient Clearance of Early Apoptotic Cells by Human Macrophages Requires M2c Polarization and MerTK Induction	Journal of Immunology	10.4049/jimmunol.1200662
6	2013	387	Lemke, G	Biology of the TAM Receptors	Cold Spring Harbor Perspectives in Biology	10.1101/cshperspect.a009076
6	2020	387	Doran, AC et al.	Efferocytosis in health and disease	Nature Reviews Immunology	10.1038/s41577-019-0240-6
7	2020	339	Boada-Romero, E et al.	The clearance of dead cells by efferocytosis	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/s41580-020-0232-1
8	2014	330	Paolino, M et al.	The E3 ligase Cbl-b and TAM receptors regulate cancer metastasis via natural killer cells	Nature	10.1038/nature12998
9	2015	299	Rothlin, CV et al.	TAM Receptor Signaling in Immune Homeostasis	Annual Review of Immunology Vol 33	10.1146/annurev-immunol-032414-112103
10	2014	290	Zagórska, A et al.	Diversification of TAM receptor tyrosine kinase function	Nature Immunology	10.1038/ni.2986

6.4.35.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	79.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.91	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	0.49	Q2	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	1.78	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,015.03	Q2	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	6.83	Q2	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	22.05	Q2	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	8.40	Q2	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	7.89	Q2	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	3.81	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.33	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	13,628.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	21.28	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	10.65	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	7.32	Q1	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	1.96	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	28.81	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	83.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	4.48	Q2	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.33	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	4.17	Q5	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	7.14	Q4	16.87	14.46

6.4.36 FGF 신호전달 기반 대사질환 및 암 치료기술 개발

6.4.36.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	3013
기술명(국문)	FGF 신호전달 기반 대사질환 및 암 치료기술 개발
기술명(영문)	FGF Signaling-Based Therapies for Metabolic Diseases and Cancer
기술명 상세 (국문)	섬유아세포 성장인자 신호전달 경로 조절을 통한 대사질환 및 암 치료 기술 개발 및 임상 적용
기술명 상세 (영문)	Development and Clinical Application of Therapies Targeting Fibroblast Growth Factor Signaling Pathway for Metabolic Diseases and Cancer

정의 및 개념
섬유아세포 성장인자(FGF) 신호전달 경로는 세포 증식, 분화, 대사 조절 등 다양한 생물학적 과정에 관여하는 중요한 신호전달 체계이다. FGF 리간드와 그 수용체(FGFR)의 상호작용을 통해 활성화되며, 주로 RAS/MAPK, PI3K/AKT, PLCγ 등의 하위 신호전달 경로를 통해 작용한다. 특히 FGF19, FGF21, FGF23 등의 내분비 FGF들은 대사 조절에 중요한 역할을 한다. 이 신호전달 경로의 이상은 다양한 대사질환과 암의 발생과 연관되어 있어, 이를 표적으로 하는 치료제 개발이 활발히 진행되고 있다.

필요성
FGF 신호전달 경로 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 대사질환의 증가로 인한 사회경제적 부담이 커지고 있어 새로운 치료 접근법이 필요하다. FGF21 등의 내분비 FGF는 대사 조절에 중요한 역할을 하므로, 이를 이용한 치료제 개발이 주목받고 있다. 둘째, 암에서 FGFR의 과활성화나 변이가 자주 관찰되어 이를 표적으로 하는 항암제 개발이 필요하다. 셋째, 기존 치료제의 한계를 극복하고 개인맞춤형 치료를 위해 FGF 신호전달 경로에 대한 더 깊은 이해가 요구된다. 넷째, FGF 신호전달의 다면적 기능으로 인해 다양한 질병에 적용가능한 치료 전략을 제공할 수 있다.

최신 동향

FGF 신호전달 경로 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, FGF21 유사체 및 FGFR 억제제의 임상시험이 활발히 진행 중이다. 예를 들어, 페마피브레이트(pemafibrate)와 같은 FGF21 유도제가 대사질환 치료에 효과를 보이고 있다. 둘째, FGFR 억제제인 에르다피티닙(erdafitinib)이 요로상피암 치료제로 승인되었으며, 다른 FGFR 억제제들도 다양한 암종에서 연구되고 있다. 셋째, FGF 신호전달의 조직특이적 기능에 대한 연구가 진행 중이다. 예를 들어, 간에서의 FGF21 생성이 전신 대사에 미치는 영향이 밝혀지고 있다. 넷째, FGF 신호전달과 면역체계의 상호작용에 대한 연구가 증가하고 있으며, 이는 새로운 치료 전략 개발로 이어질 수 있다. 다섯째, FGFR 억제제 내성 기전 연구와 이를 극복하기 위한 새로운 약물 개발이 진행 중이다.

연구 목표

❏ 과제명: FGF21 유사체의 대사질환 치료 효과 최적화 ❏ 연구내용: FGF21 유사체의 약동학적 특성을 개선하고, 표적 조직 특이성을 높이는 연구를 수행한다. 또한, FGF21 저항성을 극복하는 방법을 개발하여 치료 효과를 극대화한다. ❏ 과제명: FGFR 억제제의 내성 극복 전략 개발 ❏ 연구내용: FGFR 억제제 내성 기전을 규명하고, 이를 극복할 수 있는 새로운 약물 또는 병용요법을 개발한다. 특히 게이트키퍼(gatekeeper) 돌연변이에 대응할 수 있는 차세대 FGFR 억제제를 설계한다. ❏ 과제명: FGF 신호전달 경로와 면역체계 상호작용 연구 ❏ 연구내용: FGF 신호전달이 면역세포 기능에 미치는 영향을 규명하고, 이를 이용한 면역치료 전략을 개발한다. 특히 FGF21의 항염증 효과 메커니즘을 밝히고 이를 치료에 활용한다. ❏ 과제명: 조직특이적 FGF 신호전달 조절 기술 개발 ❏ 연구내용: 간, 지방조직, 근육 등 특정 조직에서의 FGF 신호전달을 선택적으로 조절할 수 있는 기술을 개발한다. 이를 통해 부작용을 최소화하면서 치료 효과를 극대화한다. ❏ 과제명: FGF 신호전달 경로 기반 바이오마커 개발 ❏ 연구내용: FGF 및 FGFR 관련 바이오마커를 발굴하고 검증하여, 질병의 조기 진단과 치료 반응 예측에 활용한다. 특히 순환 FGF21 수준의 임상적 의미를 규명한다. ❏ 과제명: FGF 신호전달 조절을 통한 노화 관련 질환 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: FGF21의 항노화 효과 메커니즘을 규명하고, 이를 이용한 노화 관련 질환 치료법을 개발한다. 특히 미토콘드리아 기능과 FGF21의 관계를 중점적으로 연구한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
FGF 신호전달 경로 연구에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, FGF21의 짧은 반감기와 낮은 생체이용률을 극복해야 한다. 이는 FGF21 기반 치료제의 효과를 제한하는 주요 요인이다. 둘째, FGFR 억제제의 내성 문제를 해결해야 한다. 특히 게이트키퍼 돌연변이로 인한 내성은 중요한 도전과제이다. 셋째, FGF 신호전달의 조직 특이성을 이해하고 이를 치료에 활용하는 것이 필요하다. 넷째, FGF21 저항성의 기전을 규명하고 이를 극복하는 전략을 개발해야 한다. 다섯째, FGF 신호전달과 다른 대사 조절 경로 간의 복잡한 상호작용을 이해하고 이를 통합적으로 조절하는 방법을 개발해야 한다. 여섯째, FGF 신호전달 경로 조절을 통한 장기적인 안전성과 효과를 확보해야 한다.

도전 극복 방향

FGF 신호전달 경로 연구의 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, FGF21 유사체의 약동학적 특성을 개선하기 위해 PEGylation, Fc 융합 단백질 등의 기술을 적용한다. 둘째, FGFR 억제제 내성을 극복하기 위해 비가역적 억제제, 선택적 억제제 등 새로운 약물을 개발하고, 병용요법을 연구한다. 셋째, 조직특이적 FGF 신호전달 조절을 위해 나노기술, 항체-약물 결합체 등을 활용한다. 넷째, FGF21 저항성 극복을 위해 FGF21 신호전달 경로의 하위 분자들을 표적으로 하는 접근법을 개발한다. 다섯째, 시스템생물학적 접근을 통해 FGF 신호전달과 다른 대사 경로 간의 상호작용을 종합적으로 이해하고 조절한다. 여섯째, 장기 추적 관찰 연구와 실제 임상 데이터 분석을 통해 FGF 신호전달 조절의 장기적 안전성과 효과를 평가한다.

예상 성과물

FGF 신호전달 경로 연구의 예상 성과물은 다음과 같다. 첫째, 개선된 약동학적 특성을 가진 FGF21 유사체 치료제가 개발될 것이다. 이는 비알코올성 지방간질환, 제2형 당뇨병 등의 대사질환 치료에 활용될 수 있다. 둘째, 새로운 FGFR 억제제가 개발되어 다양한 암종의 치료에 사용될 것이다. 특히 내성을 극복한 차세대 FGFR 억제제는 기존 치료에 실패한 환자들에게 새로운 치료 옵션을 제공할 것이다. 셋째, FGF 신호전달 경로 관련 바이오마커가 개발되어 질병의 조기 진단과 치료 반응 예측에 활용될 것이다. 넷째, FGF 신호전달 조절을 통한 노화 관련 질환 치료제가 개발될 것이다. 이는 건강 수명 연장에 기여할 수 있다. 다섯째, FGF 신호전달과 면역체계의 상호작용을 이용한 새로운 면역치료 전략이 개발될 것이다. 이는 암, 자가면역질환 등의 치료에 적용될 수 있다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: FGF 신호전달 경로 연구의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 대사 조절의 분자 메커니즘에 대한 이해가 깊어질 것이다. 특히 FGF21의 작용기전 규명은 대사항상성 유지에 대한 새로운 통찰을 제공할 것이다. 둘째, 암 발생 및 진행에서 FGFR의 역할이 더욱 명확히 규명될 것이다. 이는 암생물학 분야의 발전에 기여할 것이다. 셋째, 약물전달기술의 발전이 이루어질 것이다. FGF21 유사체의 약동학적 특성 개선 연구는 다른 단백질 치료제 개발에도 적용될 수 있다. 넷째, 정밀의료 기술이 발전할 것이다. FGF 신호전달 경로 관련 바이오마커 개발은 개인맞춤형 치료 전략 수립에 기여할 것이다. 다섯째, 시스템생물학적 접근법이 발전할 것이다. FGF 신호전달과 다른 대사 경로 간의 복잡한 상호작용 연구는 생물학적 네트워크에 대한 이해를 높일 것이다. ❏ 경제·사회 측면: FGF 신호전달 경로 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 대사질환 치료 비용 절감이 이루어질 것이다. FGF21 기반 치료제는 비만, 당뇨병 등의 효과적인 관리를 가능하게 하여 의료비 지출을 줄일 수 있다. 둘째, 암 치료의 효율성이 향상될 것이다. FGFR 억제제의 개발은 특정 유전적 변이를 가진 암 환자들의 생존율을 높이고 삶의 질을 개선할 수 있다. 셋째, 건강 수명 연장으로 인한 사회경제적 이익이 발생할 것이다. FGF 신호전달 조절을 통한 노화 관련 질환 치료는 고령화 사회의 삶의 질 향상에 기여할 수 있다. 넷째, 새로운 산업 분야가 창출될 것이다. FGF 신호전달 경로 관련 진단 키트, 치료제 등의 개발은 바이오산업의 성장을 촉진할 수 있다. 다섯째, 정밀의료 실현으로 인한 의료 비용 절감과 치료 효율성 향상이 이루어질 것이다. 이는 국가의료체계의 지속가능성을 높이는 데 기여할 수 있다.

구분	키워드
국문	섬유아세포 성장인자, FGF 수용체, 대사 조절, 암 치료, FGF21, FGFR 억제제, 정밀의료, 노화 관련 질환, 바이오마커, 시스템생물학
영문	Fibroblast Growth Factor, FGF Receptor, Metabolic Regulation, Cancer Therapy, FGF21, FGFR Inhibitor, Precision Medicine, Age-related Diseases, Biomarker, Systems Biology

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2015	1292	Ornitz, DM and Itoh, N	The Fibroblast Growth Factor signaling pathway	Wiley Interdisciplinary Reviews-Developmental Biology	10.1002/wdev.176
2	2013	677	Gaich, G et al.	The Effects of LY2405319, an FGF21 Analog, in Obese Human Subjects with Type 2 Diabetes	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2013.08.005
3	2013	618	Kim, KH et al.	Autophagy deficiency leads to protection from obesity and insulin resistance by inducing Fgf21 as a mitokine	Nature Medicine	10.1038/nm.3014
4	2013	549	Wu, YM et al.	Identification of Targetable FGFR Gene Fusions in Diverse Cancers	Cancer Discovery	10.1158/2159-8290.CD-13-0050
5	2016	535	Fisher, FM and Maratos-Flier, E	Understanding the Physiology of FGF21	Annual Review of Physiology, Vol 78	10.1146/annurev-physiol-021115-105339
6	2013	507	Lin, ZF et al.	Adiponectin Mediates the Metabolic Effects of FGF21 on Glucose Homeostasis and Insulin Sensitivity in Mice	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2013.04.005
7	2017	490	Babina, IS and Turner, NC	Advances and challenges in targeting FGFR signalling in cancer	Nature Reviews Cancer	10.1038/nrc.2017.8
8	2016	489	Helsten, T et al.	The FGFR Landscape in Cancer: Analysis of 4,853 Tumors by Next-Generation Sequencing	Clinical Cancer Research	10.1158/1078-0432.CCR-14-3212
9	2012	435	Dutchak, PA et al.	Fibroblast Growth Factor-21 Regulates PPARγ Activity and the Antidiabetic Actions of Thiazolidinediones	Cell	10.1016/j.cell.2011.11.062
10	2014	429	Markan, KR et al.	Circulating FGF21 Is Liver Derived and Enhances Glucose Uptake During Refeeding and Overfeeding	Diabetes	10.2337/db14-0595

6.4.36.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	86.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.94	S2	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	0.50	Q2	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	2.40	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.30	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	19.53	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	27.62	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	12.69	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	9.94	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	4.18	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.03	Q3	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	7,327.50	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	27.77	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	12.32	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	7.12	Q1	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	2.12	Q2	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	38.60	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	99.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.12	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.45	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	11.96	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	14.63	Q3	16.87	14.46

6.4.37 네크롭토시스 기반 세포사멸 제어 기술

6.4.37.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	3099
기술명(국문)	네크롭토시스 기반 세포사멸 제어 기술
기술명(영문)	Necroptosis-based Cell Death Regulation Technology
기술명 상세 (국문)	네크롭토시스 및 관련 세포사멸 경로 조절을 통한 염증성 질환 치료 기술 개발
기술명 상세 (영문)	Development of Therapeutic Strategies for Inflammatory Diseases through Regulation of Necroptosis and Related Cell Death Pathways

정의 및 개념
네크롭토시스(Necroptosis)는 프로그램된 세포 괴사의 한 형태로, 수용체 상호작용 단백질 키나아제 1(RIPK1), RIPK3, 그리고 혼합 계통 키나아제 유사 단백질(MLKL)에 의해 매개된다. 이 경로는 세포막 파괴와 세포 내용물 방출을 통해 강력한 염증 반응을 유발한다. 네크롭토시스는 다양한 생리적, 병리적 과정에 관여하며, 특히 염증성 질환, 신경퇴행성 질환, 암 등의 발병 및 진행에 중요한 역할을 한다.

필요성
네크롭토시스 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 기존의 세포사멸 경로인 아폽토시스(Apoptosis)에 저항성을 가진 암세포를 제거하는 새로운 전략으로 활용될 수 있다. 둘째, 염증성 질환, 신경퇴행성 질환, 허혈-재관류 손상 등 다양한 질병의 병리기전을 이해하고 새로운 치료법을 개발하는 데 중요하다. 셋째, 면역반응 조절과 조직항상성 유지에 관여하는 네크롭토시스의 역할을 이해함으로써 면역 관련 질환의 치료에 새로운 접근법을 제시할 수 있다. 넷째, 네크롭토시스 억제제 개발을 통해 다양한 질병의 새로운 치료 전략을 수립할 수 있다.

최신 동향
네크롭토시스 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, RIPK1, RIPK3, MLKL의 구조와 기능에 대한 심층적인 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 네크롭토시스의 분자 메커니즘이 더욱 명확히 밝혀지고 있다. 둘째, 네크롭토시스와 다른 세포사멸 경로(예: 아포토시스, 파이롭토시스) 간의 상호작용 및 크로스톡에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 셋째, 네크롭토시스 억제제(예: 네크로스타틴-1)의 개발 및 임상 적용 가능성에 대한 연구가 진행 중이다. 넷째, 다양한 질병 모델(예: 알츠하이머병, 파킨슨병, 허혈성 뇌졸중, 심근경색, 간질환 등)에서 네크롭토시스의 역할이 연구되고 있다. 다섯째, 네크롭토시스와 면역반응 사이의 관계, 특히 종양 면역 치료에서의 역할에 대한 연구가 주목받고 있다.

연구 목표

❏ 과제명: RIPK1, RIPK3, MLKL의 구조-기능 관계 규명 ❏ 연구내용: 네크롭토시스 핵심 단백질들의 3차원 구조와 활성화 메커니즘을 규명하여 더 효과적인 억제제 개발의 기반을 마련한다. ❏ 과제명: 네크롭토시스와 면역 반응 조절 메커니즘 연구 ❏ 연구내용: 네크롭토시스가 면역 세포 활성화 및 염증 반응에 미치는 영향을 분자 수준에서 규명하여 면역 관련 질환의 새로운 치료 전략을 개발한다. ❏ 과제명: 네크롭토시스 특이적 바이오마커 개발 ❏ 연구내용 : 네크롭토시스 진행 정도를 정확히 측정할 수 있는 바이오마커를 개발하여 질병 진단 및 치료 효과 모니터링에 활용한다. ❏ 과제명: 조직특이적 네크롭토시스 조절 기술 개발 ❏ 연구내용: 다양한 조직과 세포 유형에서 네크롭토시스의 역할과 조절 메커니즘을 규명하고, 이를 바탕으로 조직특이적 네크롭토시스 조절 기술을 개발한다. ❏ 과제명: 네크롭토시스 타겟 약물의 전임상 및 임상 연구 ❏ 연구내용: 개발된 네크롭토시스 억제제의 안전성과 유효성을 다양한 질병 모델에서 평가하고, 임상시험을 통해 실제 치료제로서의 가능성을 검증한다. ❏ 과제명: 네크롭토시스와 다른 세포사멸 경로 간의 상호작용 연구 ❏ 연구내용: 네크롭토시스와 아포토시스, 파이롭토시스, 페롭토시스 등 다른 세포사멸 경로 간의 상호작용을 규명하여 복합적인 세포사멸 조절 전략을 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
네크롭토시스 연구에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, 네크롭토시스의 정확한 시공간적 조절 메커니즘을 규명해야 한다. 둘째, 네크롭토시스 특이적 바이오마커의 개발이 필요하다. 셋째, 조직 및 세포 유형별 네크롭토시스의 차별적 역할을 이해해야 한다. 넷째, 네크롭토시스 억제제의 특이성과 안전성을 향상시켜야 한다. 다섯째, 네크롭토시스와 다른 세포사멸 경로 간의 복잡한 상호작용을 명확히 규명해야 한다. 여섯째, 네크롭토시스 조절을 통한 면역반응 제어 기술을 개발해야 한다. 일곱째, 네크롭토시스 관련 단백질의 구조-기능 관계를 더욱 정밀하게 분석해야 한다.

도전 극복 방향

이러한 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 첨단 이미징 기술과 단일세포 분석 기술을 활용하여 네크롭토시스의 시공간적 진행을 실시간으로 관찰한다. 둘째, 프로테오믹스와 메타볼로믹스 기술을 활용하여 네크롭토시스 특이적 바이오마커를 발굴한다. 셋째, 조직 특이적 유전자 조작 동물 모델을 개발하여 다양한 조직에서의 네크롭토시스 역할을 연구한다. 넷째, 구조 기반 약물 설계와 인공지능을 활용한 약물 스크리닝을 통해 더 효과적이고 안전한 네크롭토시스 억제제를 개발한다. 다섯째, 시스템생물학적 접근법을 통해 네크롭토시스와 다른 세포사멸 경로 간의 상호작용을 종합적으로 분석한다. 여섯째, 면역학과 세포사멸 연구의 융합을 통해 네크롭토시스 조절을 통한 면역반응 제어 기술을 개발한다. 일곱째, 극저온 전자현미경(Cryo-EM) 기술을 활용하여 네크롭토시스 관련 단백질의 구조를 원자 수준에서 분석한다.

예상 성과물
네크롭토시스 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, 네크롭토시스의 분자 메커니즘을 상세히 설명하는 새로운 모델. 둘째, 네크롭토시스 특이적 바이오마커와 이를 이용한 진단 키트. 셋째, 네크롭토시스를 표적으로 하는 새로운 치료제(예: RIPK1, RIPK3, MLKL 억제제). 넷째, 네크롭토시스 조절을 통한 면역반응 제어 기술. 다섯째, 네크롭토시스 관련 단백질의 고해상도 구조 정보. 이러한 성과물은 염증성 질환, 신경퇴행성 질환, 암, 허혈-재관류 손상 등 다양한 질병의 진단과 치료에 활용될 수 있을 것이다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 네크롭토시스 연구의 과학 기술적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 세포사멸의 새로운 메커니즘을 규명함으로써 생명과학 분야의 기초 지식을 확장할 수 있다. 둘째, 네크롭토시스와 면역 반응 사이의 관계를 밝힘으로써 면역학 분야에 새로운 통찰을 제공할 수 있다. 셋째, 네크롭토시스 조절 기술을 개발함으로써 다양한 질병의 새로운 치료 전략을 수립할 수 있다. 넷째, 네크롭토시스 특이적 바이오마커를 개발함으로써 질병의 조기 진단 및 예후 예측 기술을 향상시킬 수 있다. 다섯째, 네크롭토시스 관련 단백질의 구조-기능 관계를 규명함으로써 구조 기반 신약 개발 분야에 새로운 지식을 제공할 수 있다. ❏ 경제·사회 측면: 네크롭토시스 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 네크롭토시스 타겟 신약 개발을 통해 제약산업의 성장을 촉진할 수 있다. 둘째, 네크롭토시스 관련 진단 기술 개발을 통해 의료기기 산업의 발전을 도모할 수 있다. 셋째, 네크롭토시스 조절을 통한 새로운 치료법 개발로 난치성 질환 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 넷째, 네크롭토시스 연구를 통해 얻은 지식을 바탕으로 노화 관련 질환의 예방 및 치료 전략을 수립함으로써 고령화 사회의 의료비 부담을 줄일 수 있다. 다섯째, 네크롭토시스 연구 분야의 발전을 통해 관련 분야의 전문인력을 양성하고 일자리를 창출할 수 있다.

구분	키워드
국문	네크롭토시스, 프로그램된 세포사멸, RIPK1, RIPK3, MLKL, 염증, 면역반응, 세포사멸 억제제, 바이오마커, 신약개발
영문	Necroptosis, Programmed cell death, RIPK1, RIPK3, MLKL, Inflammation, Immune response, Cell death inhibitors, Biomarkers, Drug development

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2012	1867	Galluzzi, L et al.	Molecular definitions of cell death subroutines: recommendations of the Nomenclature Committee on Cell Death 2012	Cell Death And Differentiation	10.1038/cdd.2011.96
2	2012	1830	Sun, LM et al.	Mixed Lineage Kinase Domain-like Protein Mediates Necrosis Signaling Downstream of RIP3 Kinase	Cell	10.1016/j.cell.2011.11.031
3	2015	1389	Pasparakis, M and Vandenabeele, P	Necroptosis and its role in inflammation	Nature	10.1038/nature14191
4	2014	1200	Vanden Berghe, T et al.	Regulated necrosis: the expanding network of non-apoptotic cell death pathways	Nature Reviews Molecular Cell Biology	10.1038/nrm3737
5	2014	1105	Wang, HY et al.	Mixed Lineage Kinase Domain-like Protein MLKL Causes Necrotic Membrane Disruption upon Phosphorylation by RIP3	Molecular Cell	10.1016/j.molcel.2014.03.003
6	2013	973	Kaczmarek, A et al.	Necroptosis: The Release of Damage-Associated Molecular Patterns and Its Physiological Relevance	Immunity	10.1016/j.immuni.2013.02.003
7	2014	907	Cai, ZY et al.	Plasma membrane translocation of trimerized MLKL protein is required for TNF-induced necroptosis	Nature Cell Biology	10.1038/ncb2883
8	2012	837	Li, JX et al.	The RIP1/RIP3 Necrosome Forms a Functional Amyloid Signaling Complex Required for Programmed Necrosis	Cell	10.1016/j.cell.2012.06.019
9	2014	835	Linkermann, A and Green, DR	Necroptosis	New England Journal of Medicine	10.1056/NEJMra1310050
10	2013	826	Murphy, JM et al.	The Pseudokinase MLKL Mediates Necroptosis via a Molecular Switch Mechanism	Immunity	10.1016/j.immuni.2013.06.018

6.4.37.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	92.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	1.00	S1	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.99	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	1.38	Q1	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	7.61	Q1	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,017.23	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	25.92	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	36.31	Q1	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	27.19	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	20.19	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	2.43	Q3	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	1.76	Q4	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	8,619.00	Q2	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	18.94	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	8.80	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	2.72	Q2	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.49	Q3	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	51.61	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	133.00	Q1	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	5.39	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	5.07	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	22.77	Q1	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	13.89	Q3	16.87	14.46

6.4.38 GDF15 기반 대사질환 및 암 치료 연구

6.4.38.1 기술 리포트

구분	아이템 이름
cluster_id	3517
기술명(국문)	GDF15 기반 대사질환 및 암 치료 연구
기술명(영문)	GDF15-Based Metabolic Disorders and Cancer Treatment Research
기술명 상세 (국문)	성장분화인자 15를 활용한 대사질환 및 암 치료 전략 개발 및 바이오마커 연구
기술명 상세 (영문)	Development of Therapeutic Strategies and Biomarker Research for Metabolic Disorders and Cancer Using Growth Differentiation Factor 15

정의 및 개념
성장분화인자 15(Growth Differentiation Factor 15, GDF15)는 전환성장인자-베타(TGF-β) 초가족에 속하는 사이토카인으로, 다양한 생리학적 및 병리학적 과정에 관여한다. GDF15는 세포 스트레스와 염증 반응에 의해 유도되며, 에너지 대사, 식욕 조절, 체중 감소, 심혈관질환, 암 등 다양한 질병과 관련이 있다. 최근에는 GDF15의 수용체인 GFRAL(GDNF Family Receptor Alpha-Like)이 발견되어 GDF15의 작용기전에 대한 이해가 깊어졌다.

필요성
GDF15 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 비만, 당뇨병, 심혈관질환 등 대사질환의 증가로 인해 새로운 치료 전략이 필요하다. GDF15는 이러한 질환의 병리기전에 관여하며, 잠재적인 치료 표적이 될 수 있다. 둘째, 암 진단 및 예후 예측을 위한 바이오마커로서 GDF15의 가능성이 주목받고 있다. 셋째, GDF15의 다면적 기능은 다양한 질병에 대한 통합적 접근을 가능하게 한다. 넷째, GDF15 연구는 에너지 대사와 식욕 조절의 새로운 기전을 밝힐 수 있어 학문적 가치가 높다. 다섯째, GDF15 기반 치료제 개발은 제약산업의 새로운 성장동력이 될 수 있다.

최신 동향
GDF15 연구의 최신 동향은 다음과 같다. 첫째, GDF15의 수용체인 GFRAL의 발견으로 GDF15의 작용기전이 더욱 명확해졌다. 둘째, GDF15가 식욕 억제와 체중 감소에 미치는 영향이 밝혀져 비만 치료제로서의 가능성이 주목받고 있다. 셋째, 메트포민(Metformin)과 같은 당뇨병 치료제가 GDF15 발현을 증가시켜 작용한다는 사실이 밝혀졌다. 넷째, 암에서 GDF15의 역할이 이중적임이 밝혀져, 암 종류와 단계에 따른 차별화된 접근이 필요함이 제시되었다. 다섯째, GDF15가 심혈관질환의 예후 예측 바이오마커로서 가치가 있음이 확인되었다. 여섯째, GDF15의 항염증 및 면역조절 기능이 밝혀져 새로운 치료 전략 개발의 가능성이 제시되었다.

연구 목표

❏ 과제명: GDF15 신호전달 경로의 조직특이성 규명 ❏ 연구내용: GDF15의 수용체인 GFRAL이 뇌간에 국한되어 발현됨에도 불구하고 다양한 조직에서 GDF15의 효과가 관찰된다. 이 연구는 조직별 GDF15 신호전달 경로의 차이를 밝히고, 이를 통해 조직특이적 치료 전략을 개발하는 것을 목표로 한다. ❏ 과제명: GDF15 기반 비만 및 당뇨병 치료제 개발 ❏ 연구내용: GDF15의 식욕 억제 및 대사 조절 기능을 활용하여 비만과 당뇨병 치료제를 개발한다. 부작용을 최소화하면서 효과를 극대화할 수 있는 GDF15 유사체 또는 GFRAL 작용제를 설계하고 평가한다. ❏ 과제명: 암에서의 GDF15 이중적 역할 규명 및 맞춤형 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: 암 종류와 단계에 따른 GDF15의 역할 차이를 규명한다. 이를 바탕으로 GDF15를 표적으로 하는 맞춤형 암 치료 전략을 개발하고, GDF15를 이용한 암 진단 및 예후 예측 시스템을 구축한다. ❏ 과제명: GDF15의 심혈관 보호기전 규명 및 치료제 개발 ❏ 연구내용: 심혈관질환에서 GDF15의 보호기전을 분자 수준에서 규명한다. 이를 바탕으로 GDF15를 이용한 심혈관질환 예방 및 치료 전략을 개발하고, 예후 예측 시스템을 구축한다. ❏ 과제명: GDF15의 면역조절 기능을 활용한 자가면역질환 치료 전략 개발 ❏ 연구내용: GDF15의 항염증 및 면역조절 기능을 심층적으로 연구하고, 이를 바탕으로 자가면역질환 치료제를 개발한다. 특히 GDF15의 T세포 조절 기능에 초점을 맞춰 연구를 진행한다. ❏ 과제명: GDF15 유도 물질 스크리닝 및 신약 개발 ❏ 연구내용: 메트포민과 같이 GDF15 발현을 유도하는 물질을 대규모로 스크리닝한다. 발견된 물질들의 작용 기전을 규명하고, 이를 바탕으로 새로운 대사질환 치료제를 개발한다.

도전할 기술 영역 또는 복합 난제
GDF15 연구에서 도전해야 할 기술적 난제는 다음과 같다. 첫째, GDF15의 다면적 기능으로 인해 특정 질병에 대한 치료제 개발 시 부작용 관리가 어렵다. 둘째, GDF15의 짧은 반감기로 인해 치료제로서의 활용에 제한이 있다. 셋째, GFRAL이 뇌간에 국한되어 발현되어 표적 전달이 어렵다. 넷째, 암에서 GDF15의 이중적 역할로 인해 맞춤형 치료 전략 수립이 복잡하다. 다섯째, GDF15의 생리학적 기능이 완전히 밝혀지지 않아 장기적인 조절의 영향을 예측하기 어렵다. 여섯째, GDF15 측정의 표준화가 이루어지지 않아 바이오마커로서의 활용에 제한이 있다.

도전 극복 방향
이러한 도전을 극복하기 위한 방향은 다음과 같다. 첫째, 조직특이적 GDF15 신호전달 경로 연구를 통해 부작용을 최소화한 치료 전략을 개발한다. 둘째, GDF15 유사체 또는 안정화 기술을 개발하여 반감기 문제를 해결한다. 셋째, 뇌혈관장벽(BBB) 투과 기술을 개발하여 GFRAL 표적 전달 효율을 높인다. 넷째, 암 종류와 단계별 GDF15 기능 데이터베이스를 구축하여 맞춤형 치료 전략을 수립한다. 다섯째, 장기간 GDF15 조절 동물 모델 연구를 통해 장기적 영향을 평가한다. 여섯째, 국제 협력을 통해 GDF15 측정 표준화 프로토콜을 개발한다.

예상 성과물
본 연구를 통해 다음과 같은 성과물이 예상된다. 첫째, GDF15 기반 비만 및 당뇨병 치료제. 둘째, GDF15를 이용한 암 진단 및 예후 예측 키트. 셋째, GDF15 표적 항암제. 넷째, GDF15 기반 심혈관질환 예방 및 치료제. 다섯째, GDF15의 면역조절 기능을 활용한 자가면역질환 치료제. 여섯째, GDF15 유도물질을 이용한 새로운 대사질환 치료제. 이러한 성과물들은 의료, 제약, 진단 산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기대 효과

❏ 과학기술 측면: 본 연구를 통해 다음과 같은 과학 기술적 기대 효과가 예상된다. 첫째, GDF15의 다면적 기능에 대한 이해가 깊어져 생명과학 발전에 기여할 것이다. 둘째, 에너지 대사와 식욕 조절의 새로운 기전이 밝혀져 관련 연구 분야가 확장될 것이다. 셋째, 암, 대사질환, 심혈관질환 등 다양한 질병의 병리기전에 대한 이해가 증진될 것이다. 넷째, 새로운 바이오마커 개발 기술이 확립되어 정밀의료 발전에 기여할 것이다. 다섯째, GDF15 기반 신약 개발 과정에서 축적된 기술이 다른 분야의 신약 개발에도 활용될 수 있을 것이다. ❏ 경제·사회 측면: 본 연구의 경제 사회적 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 비만, 당뇨병, 심혈관질환 등 대사질환의 효과적인 치료를 통해 의료비 절감과 삶의 질 향상이 기대된다. 둘째, 암 조기 진단 및 맞춤형 치료를 통해 암 치료 성공률이 높아지고 사회적 비용이 절감될 것이다. 셋째, GDF15 기반 신약 개발을 통해 제약산업의 성장과 일자리 창출이 기대된다. 넷째, 정밀의료 기술 발전으로 의료 서비스의 질이 향상되고 의료 불평등이 감소할 것이다. 다섯째, 건강수명 증가로 인한 사회 전반의 생산성 향상과 삶의 질 개선이 기대된다.

구분	키워드
국문	성장분화인자 15, 대사질환, 암, 바이오마커, 비만, 당뇨병, 심혈관질환, GFRAL, 에너지 대사, 식욕 조절
영문	Growth Differentiation Factor 15, Metabolic disorders, Cancer, Biomarker, Obesity, Diabetes, Cardiovascular disease, GFRAL, Energy metabolism, Appetite regulation

핵심문헌 목록
2012-2023년도 출판 문헌 중 고피인용문헌 상위 10선
번호	출판년도	피인용수	저자	제목	출처	DOI
1	2017	415	Mullican, SE et al.	GFRAL is the receptor for GDF15 and the ligand promotes weight loss in mice and nonhuman primates	Nature Medicine	10.1038/nm.4392
2	2017	369	Yang, LD et al.	GFRAL is the receptor for GDF15 and is required for the anti-obesity effects of the ligand	Nature Medicine	10.1038/nm.4394
3	2017	359	Emmerson, PJ et al.	The metabolic effects of GDF15 are mediated by the orphan receptor GFRAL	Nature Medicine	10.1038/nm.4393
4	2017	345	Wollert, KC et al.	Growth Differentiation Factor 15 as a Biomarker in Cardiovascular Disease	Clinical Chemistry	10.1373/clinchem.2016.255174
5	2017	326	Hsu, JY et al.	Non - homeostatic body weight regulation through a brainstem-restricted receptor for GDF15	Nature	10.1038/nature24042
6	2015	300	Adela, R and Banerjee, SK	GDF-15 as a Target and Biomarker for Diabetes and Cardiovascular Diseases: A Translational Prospective	Journal of Diabetes Research	10.1155/2015/490842
7	2020	295	Coll, AP et al.	GDF15 mediates the effects of metformin on body weight and energy balance	Nature	10.1038/s41586-019-1911-y
8	2019	264	Luan, HH et al.	GDF15 Is an Inflammation-Induced Central Mediator of Tissue Tolerance	Cell	10.1016/j.cell.2019.07.033
9	2018	251	Tanaka, T et al.	Plasma proteomic signature of age in healthy humans	Aging Cell	10.1111/acel.12799
10	2019	247	Patel, S et al.	GDF15 Provides an Endocrine Signal of Nutritional Stress in Mice and Humans	Cell Metabolism	10.1016/j.cmet.2018.12.016

6.4.38.2 계량지표 현황

지표 종합점수
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
지표 종합점수	72.00	Q1	82.05	83.13

비교 기준

• 전체(4215개) 5분위 구간은 클러스터 선별을 위한 점수부여를 위해 라이덴 클러스터 전체 4215개 기준의 5분위 등급
• 소속 meso 내부 평균은 해당 클러스터가 속한 세부 영역(meso) 단위에서 산출한 각 클러스터 지표값의 평균 (A)
• 선별(371개)간 평균은 선별된 371개 클러스터들의 해당 지표값 평균 (B)
• 비교 meso 내부평균은 해당 클러스터 지표값과 A를 대상으로 함
• 비교 선별(371개)평균은 해당 클러스터 지표값과 B를 대상으로 함

성장성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
딥러닝 기반 고성장 확률 (다층신경망)	0.01	ETC	0.77	0.90
딥러닝 기반 고성장 확률 (어텐션)	0.98	S2	0.92	0.88
급부상성 (규모 추이, 2015-2021)	1.10	Q2	6.68	5.06
급부상성 (확산 추이, 2017-2023)	1.56	Q2	16.45	11.16
신규성 (가중 평균년도)	2,016.02	Q1	2,016.47	2,016.39
장기추이 (CAGR, 규모 3MA, 2008-2021)	13.24	Q1	18.02	17.32
장기추이 (CAGR, 확산 3MA, 2008-2023)	21.11	Q3	28.12	32.50

영향력
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.21	Q1	24.50	18.17
클러스터 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	12.08	Q1	20.01	15.83

융합성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
융합성 (Citation Topics 기반, 2017-2021)	4.21	Q1	2.98	2.39
융합성 (WoS Category 기반, 2017-2021)	2.30	Q2	1.94	2.12
융합성 (클러스터간 인용연결망, 사이중앙성)	342.00	Q4	12,407.80	14,084.82

산업연계성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
산업활용성 (특허 피인용비율, 2006-2021)	23.73	Q1	20.51	13.49
산업활용성 (특허 피인용비율, 2017-2021)	12.92	Q1	10.85	8.33
산업기반성 (특허 인용비율, 2006-2021)	0.08	Q5	2.34	5.96
산업기반성 (특허 인용비율, 2017-2021)	0.15	Q4	0.75	2.54

투자기반성
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
투자금액 (단위 십억원, 2017-2021)	25.91	Q2	127.84	185.36
연계과제수 (2017-2021)	95.00	Q2	342.55	297.65

한국 연구기반·수준
지표명	본 아이템 측정값	전체 (4215개) 5분위 구간	소속 meso 내부 평균	선별 (371개) 간 평균	비교 meso 내부평균	비교 선별 (371개)평균
한국 점유율 (2006-2021)	8.37	Q1	4.47	5.41
한국 점유율 (2017-2021)	6.38	Q1	4.67	5.34
한국 상위10% 엑셀런스 (2016-2018)	13.04	Q3	20.71	15.50
한국 상위10% 엑셀런스 (2019-2021)	22.35	Q1	16.87	14.46